图像结构相似性计算

现有的网络表示学习方法缺少对网络中隐含的深层次信息进行挖掘和利用。对网络中的潜在信息做进一步挖掘,提出了潜在的模式结构相似性,定义了网络结构间的相似度分数,用以衡量各个结构之间的相似性,使节点可以跨越

目前已有的基于协同过滤的搜索广告推荐方法中,基于邻域的协同过滤方法存在着无法处理稀疏数据的问题,而基于矩阵分解的方法虽然能够推断出缺失的数据,但是却缺少邻居的协作。提出了一种搜索广告推荐算法,即ASN

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基于LDA自动化的相似性测量

D-S证据理论作为一种较概率论确定性弱的不确定性推理在多传感器探测网络中有广泛的应用。数据融合算法是分布式探测网络系统中的关键技术之一,可以提高分布式探测网络的探测精度。本文提出了基于证据相似性度量的

不确定信息对Vague值（集）相似性度量的影响非常复杂、难以刻画，现有的度量方法大多都忽略了该因素。为此，在已有主要研究方法的基础上尝试以二次投票模型为背景考虑了不确定信息对Vague值（集）相似性的

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关

分别描述了离散型数据的和连续性数据的相似性度量，并对KNN算法进行了比较详细的叙述，并用java实现了KNN分类算法

欧式距离用M文件的形式编写，对图像处理中有很大帮助

我们使用包含射流抑制的数据，对大型强子对撞机中铅-铅碰撞中介导的部分能量损失的大小和色电荷依赖性进行了定量。 提取的色电荷依赖性显示，夸克和胶子的中等损耗之间的差异与真空中夸克和胶子的辐射之间的差异是