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针对传统的DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise，DBSCAN）聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模
DTW（DynamicTimeWarping）算法被广泛应用于序列数据比对，以度量序列间距离，但算法较高的时间复杂度限制了其在长序列比对上的应用。提出基于自适应搜索窗口的序列相似比对算法（ADTW），
针对已有算法在嵌入量和嵌入强度自适应控制方面存在的问题，结合人类视觉对纹理区域的感知特性，通过噪声可见函数（NVF）对图像块复杂度的计算，提出了一种在DCT直流系数进行嵌入的水印算法。该算法能够根据图
提出了一种基于HVS和量化的自适应盲水印算法，基于HVS的视觉模型使用亮度掩蔽系数，纹理掩蔽系数，频率掩蔽系数来自适应地调整水印的嵌入强度。算法选择在DCT域，通过用JPEG量化表量化DCT系数，比较
基于资源预留的自适应智能电网MAC机制，俞王杰，别志松，智能电网中数据业务的到达具有突发性的特点，传统的CSMA/CAMAC算法不能实现对高优先级业务的有效处理。为了实现高优先级业务在智能�
基于加性高斯白噪声在经验模式分解算法（EmpiricalModeDecomposition,EMD）下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。
提出了一种基于自适应背景模型的快速背景提取及步态检测的方法，并且利用傅里叶描绘子对步态轮廓图像进行描述,进行数据维数压缩，得到匹配模板,用最近邻法进行分类识别。该算法在NLPR步态数据库上取得了较高的
传统用于总线系统或互联网的仲裁方法已不能很好地适应NoC应用环境。围绕NoC系统性能的关键影响因素——拥塞状态，提出了一种基于全局和本地拥塞预测的仲裁策略(GLCA)，以改善NoC网络延迟。实验结果表
为综合解决传统烟花算法爆炸半径可能为零导致资源浪费以及增强烟花算法引入的最小爆炸半径检测机制导致局部搜索能力较弱的问题，针对增强烟花算法提出了两种改进策略：引入自适应动态半径调整策略改进爆炸半径，根据
利用MeanShift算法对图像进行滤波时，带宽和采样点权重的选择至关重要。为有效保留彩色图像中边缘等细节信息，提出了一种基于自适应MeanShift算法的彩色图像滤波算法。该算法首先根据图像颜色信息
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