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传统的Condensation跟踪算法使用状态转移分布作为采样粒子的建议分布函数，没有考虑当前的观测值，大量的粒子运算浪费在了那些具有小似然性的区域。针对该问题，提出一种基于MeanShift以改进建
在经典关联规则算法Apriori的基础上,提出了一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法。通过动态遗传Apriori挖掘算法对学生成绩管理数据库中的课程进行分析，找出各课程之间的隐藏关系，得到一些合理
局部切空间排列（LTSA）算法是一种有效的流形学习算法,能较好地学习出高维数据的低维嵌入坐标。数据点的切空间在LTSA算法中起着重要的作用,其局部几何特征多是在样本点的切空间内表示。但是在实际中,LT
针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题，提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度
闪电定位具有较高的实时性和定位精度要求，网格搜索算法存在计算量大的问题。提出了一种基于网格搜索的闪电定位算法优化方法。该方法采用多维空间数据索引快速搜索候选目标区域，通过对比存储在各候选目标区域上的S
针对原有细菌觅食算法收敛速度慢、计算量大的问题，首先通过改进细菌种群大小、细菌运动步长、引进迭代终止条件改进原有细菌觅食算法，然后将其应用到支持向量机的参数优化上。实验以Iris标准测试数据集为依托，
针对核模糊C-均值（KFCM）聚类算法存在易陷入局部极小值，对初始值敏感的缺点。将混合蛙跳算法（shuffledfrogleapingalgorithm，SFLA）用于KFCM中，但在聚类数较大和维数
介绍一种基音检测的新方法。该算法首先对分帧语音采用Burg算法进行LPC分析，获取最佳预测系数构造逆滤波器；然后通过逆滤波得到预测误差序列代替原输入语音序列进行倒谱分析；最后在恰当的范围里测出最大峰值
针对先前一些算法存在定时模糊以及干扰峰峰值较大的问题，提出了一种改进的OFDM符号定时同步算法。分析了先前算法问题产生的根源，设计了两种同时具备频偏估计能力的新训练符号，并给出了相应的定时尺度函数。对
角点特征检测和精确定位是图像配准与匹配的基础。探讨了Moravec算子和Harris算子的基本原理，并进行了图像的角点特征检测和实验分析，结果显示Harris算子效果要好。但是，Harris算子对真实
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