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针对AdaBoost算法只能静态分配基分类器权重，不能自适应地对每个测试样本动态调整权重的问题，提出了一种基于动态权重的AdaBoost算法。算法通过对训练样本集合进行聚类，并分析每个基分类器和每个类
提出了一种α体建模方法：对实拍图像的学习生成动态纹理之后，再对纹理进行边界合成得到划分了颜色区域的图像;通过对图像区域边界的扫描勾勒出图像的轮廓线网格，并根据其到中心的距离为每个网格边界赋予标准的颜
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中继选择是协作通信领域的关键问题，尤其对于电池供电能量有限的无线移动设备。与基于两跳瞬时信道信息的中继选择算法不同，介绍了一种基于源到中继信道信息的SR门限比较算法。该算法在中继节点设置合适的信噪比门
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