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,在MATLAB環境下對 學生自主學習成績決策表進行了求解,分析了該決策表的上近似集、下近似集、不可分辨關系、約簡、核集、屬性依賴度的概念,從而 在原始數據的基礎上得出了條件屬性與決策屬性間的關系。
標簽： MATLAB 環境 分 分辨
上傳時間： 2017-09-12
上傳用戶：rishian
基于多姿態一維距離像(HRRP)的二維散射中心重構matlab仿真算法
標簽： matlab HRRP 多姿態 二維
上傳時間： 2017-09-17
上傳用戶：TF2015
matlab版圖像數字處理這本書的配套代碼
標簽： matlab 版圖 數字處理 代碼
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：saharawalker
霍夫曼編碼、算術編碼和行程編碼的matlab實現
標簽： matlab 編碼 算術編碼
上傳時間： 2017-09-19
上傳用戶：225588
是通過用MATLAB實現的圖像分割源代碼，代碼可直接在MATLAB中運行
標簽： 圖像分割、MATLAB
上傳時間： 2015-05-01
上傳用戶：15502949116
使用最大熵方法實現閾值分割，其中圖像為灰度圖像。MATLAB代碼
標簽： MATLAB 熵 閾值分割
上傳時間： 2017-04-05
上傳用戶：light
1. 在MATLAB中，分別對灰度圖、真彩色圖、索引彩色圖，實現圖像的讀入、顯示等功能。 2. 將真彩色圖、索引彩色圖轉為灰度圖，并保存到硬盤自己的文件夾下。 3. 如果按下面的操作讀入索引彩色圖像，請說明X、MAP兩個矩陣中是如何保留圖像中RGB彩色信息的。 [X,MAP]=imread(‘文件名’,‘格式’)； 答：代碼中X為讀出的圖像數據，MAP為顏色表數據（或稱調色板，亦即顏色索引矩陣，對灰度圖像和RGB彩色圖像，該MAP為空矩陣）。一幅像素為m*n的RGB彩色圖像（m,n為正整數，分別表示圖像的高度和寬度），可以用m*n*3的矩陣來形容，3層矩陣中的每一個元素對應紅、綠、藍的數值，紅綠藍是三原色，可以組合出所有的顏色。 4，（提高題）實現真彩色圖像的讀入，請分R、G、B三個通道分別顯示該圖像的紅、綠、藍色圖像。
標簽： Matlab 數字圖像 處理技術 運行環境
上傳時間： 2017-05-10
上傳用戶：mouroutao
圖像分割中常用的水平集方法的matlab源代碼
標簽： 圖像分割中常用的水平集方法的matlab源代碼
上傳時間： 2019-03-11
上傳用戶：heizhishi1991
用MATLAB實現隨機網絡、小世界網絡、無標度網絡的傳染病模型
標簽： MATLAB 網絡 隨機 無標度網絡 模型
上傳時間： 2020-05-11
上傳用戶：starnny
論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁摘要 實現豬體溫測量自動化有利于實時監測豬的健康狀況、母豬發情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像，引入化學計量學建模 方法建立體表溫度、環境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結論總結如下： (1)建立了母豬體表溫度、環境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發現， 9個身體區域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(產O．34～0．68)，其中， 基于耳根區域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優，預測集相關系數RP與 均方根誤差RMSEP分別為0．66和0．420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預測效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應用特征選擇方法LARS． Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型，其校正集和預測集的R分別為0．80和 0．80，RMSEs分別為0．30和0．350C。 (2)將卷積神經網絡應用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區域)的直接分割。利用 python構建了四種不同結構的卷積神經網絡模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對比分析4種卷積神經網絡模型的性能，結果表明U-Net．4網絡結構的分割 效果最優，平均區域重合度最高為78．75％。然而，當計算設備的計算力不夠時，可 以選用U．Net一3模型以達到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區域關鍵點的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉變為主要測溫部位的定位問題。設計具有不同深度的卷積神經網絡架構A．E，得 出架構E最優。且當Dropout概率設置為0．6時模型效果最好，驗證集平均誤差和 預測集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測試集單張豬臉關鍵點的預測誤差小于5％ 和10％的比例分別為89．5％和97．4％。模型能夠很好的定位豬臉關鍵點，用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度，通過化學計量學建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準確、可靠的方法，同時提出兩種關鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實現母豬體溫測量自動化，為生豬健康管理提供參考。
標簽： 紅外熱成像技術
上傳時間： 2022-02-13
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