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在对医学图像去噪的同时保留边缘信息，对于后期的诊断具有重要的意义。分析了PM和Catte算法以及它们的不足，提出了一种基于边缘扩散的非线性去噪方法，通过边缘检测把图像分为边缘和非边缘两部分，非边缘区域

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现有的关联规则挖掘算法均致力于频繁集搜索，基于预先设置的支持度—置信度之上，具有很大的偶然性，不利于控制；并且关联规则没有体现数据整体的相关性。为了克服以上缺点，引入了非线性相关的概念，应用于不同相关

半监督维数约简是指借助于辅助信息与大量无标记样本信息从高维数据空间找到一个最优低维判别空间，便于后续的分类或聚类操作，它被看作是理解基因序列、文本与人脸图像等高维数据的有效方法。提出一个基于成对约束的

非参数的识别用于与由 + 非线性自回归系统考虑+1。 首先,引入 然后提出了基于核函数的具有扩展截断的随机逼近算法(SAAWET)来递归地估计值。 在任意给定的φ*Δ/ = [ (1) ,...,

Hammerstein模型非线性预测控制的研究

针对非线性互补问题求解的困难，利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了该类问题的一种新的有效算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题，将该函数作为粒子群算法的适应值函数；

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基于谱的错误定位（SBFL）方法能帮助程序员减小软件调试的困难。作为一种轻量方法，SBFL只需收集测试用例的覆盖信息和测试结果，计算程序每条语句的运行特征。众多SBFL方法，将四个运行特征组合成不同的