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無法上網(wǎng)

  • 適用于銀行票據手寫數字串切分的滴水算法 摘要:在連通域提取與屬性判別的基礎上,得到不固定長度的粘連字串,利用波形分析的方法對字串個數進行判 斷,用具有指導信息的改進滴水切分算法解決了覆蓋、粘連

    適用于銀行票據手寫數字串切分的滴水算法 摘要:在連通域提取與屬性判別的基礎上,得到不固定長度的粘連字串,利用波形分析的方法對字串個數進行判 斷,用具有指導信息的改進滴水切分算法解決了覆蓋、粘連等非約束不確定位數的手寫數字串切分問題.該切分算 法在實際的銀行票據自動識別系統中取得了實用化的效果. 關 鍵 詞: 票據識別 數字切分 字串個數判斷

    標簽: 算法 數字 判別

    上傳時間: 2017-07-14

    上傳用戶:sardinescn

  • 語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上

    語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上,研究兩種基于模型 的自適應算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗概率(MAp)。 實驗結果表明,不論采用哪種自適應都能使識別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進性,但收斂性較差, 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性,但其漸進特性卻不如MAP。 文章討論了在側汰P自適應中,初始模型參數的先驗知識對自適 應效果的影響,以及在MLLR中,回歸類對自適應效果的影響。文 章還進一步研究了采用兩種算法的累加自適應效果,從結果看MAP 和MLLR結合的方法比單獨使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學模型的MLLR算 法等效性進行討論,并給出了統一的算法框架。

    標簽: MLLR MAP nh 語音識別

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:bakdesec

  • 利用實驗板上的最右邊的LED數碼管做顯示

    利用實驗板上的最右邊的LED數碼管做顯示,利用中斷法編寫定時程序,控制單片機定時器進行定時,所定時間為1S。

    標簽: LED 實驗板 數碼管

    上傳時間: 2017-07-22

    上傳用戶:13188549192

  • 用logistics法擬合數據

    用logistics法擬合數據,并達到預測的作用,數據文件未上傳

    標簽: logistics 數據

    上傳時間: 2017-07-22

    上傳用戶:bruce5996

  • 高斯消去法的c語言實現

    高斯消去法的c語言實現,數值分析課上用的,可以拿來參考

    標簽: 高斯 c語言

    上傳時間: 2013-12-10

    上傳用戶:天涯

  • 牛頓迭代法(Newton s method)又稱為牛頓-拉夫遜方法(Newton-Raphson method)

    牛頓迭代法(Newton s method)又稱為牛頓-拉夫遜方法(Newton-Raphson method),它是牛頓在17世紀提出的一種在實數域和復數域上近似求解方程的方法。多數方程不存在求根公式,因此求精確根非常困難,甚至不可能,從而尋找方程的近似根就顯得特別重要。

    標簽: method Newton-Raphson Newton 牛頓

    上傳時間: 2017-08-12

    上傳用戶:star_in_rain

  • Boost C++ Libraries 1.35.0

    Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合,基本上應該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸;他最大的特色在於他是一個經過「同行評審」(peer review,可參考維基百科)、開放原始碼的函式庫,而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發的,同時部分函式庫的功能也已經成為 C++ TR1 (Technical Report 1,參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。 它的官方網站是:http://www.boost.org/,包含了 104 個不同的 library;由於他提供的函式庫非常地多,的內容也非常地多元,根據官方的分類,大致上可以分為下面這二十類: 字串和文字處理(String and text processing) 容器(Containers) Iterators 演算法(Algorithms) Function objects and higher-order programming 泛型(Generic Programming) Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數學與數字(Math and numerics) 正確性與測試(Correctness and testing) 資料結構(Data structures) 影像處理(Image processing) 輸入、輸出(Input/Output) Inter-language support 記憶體(Memory) 語法分析(Parsing) 程式介面(Programming Interfaces) 其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類,又都包含了一個或多個函式庫,可以說是功能相當豐富。

    標簽: Boost C++ Libraries

    上傳時間: 2015-05-15

    上傳用戶:fangfeng

  • 演算法評估

    演算法評估 用空間和時間評估演算法效能 時間複雜度(Time Complexity) 空間複雜度(Space Complexity) 效能評估 效能分析(Performance Analysis):事前評估 效能評估(Performance Measurement):效能量測 評估時均假設處理的資料量為n到無窮大

    標簽: 演算

    上傳時間: 2015-06-13

    上傳用戶:18007270712

  • 內點法的matlab

    內點法的MATLAB實現,主要是針對HLP方法的matlab編程,希望大家能夠用得上

    標簽: matlab

    上傳時間: 2018-02-10

    上傳用戶:785668922

  • 有限差分法

    function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta)      %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta)   %該函數用有限差分法求解有兩種介質的正方形區域的二維拉普拉斯方程的數值解   %函數返回迭代因子、迭代次數以及迭代完成后所求區域內網格節點處的值   %a為正方形求解區域的邊長   %r1,r2分別表示兩種介質的電導率   %up,under分別為上下邊界值   %num表示將區域每邊的網格剖分個數   %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限      n=num+1; %每邊節點數   U(n,n)=0; %節點處數值矩陣   N=0; %迭代次數初值   alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子   k=r1/r2; %兩介質電導率之比   U(1,1:n)=up; %求解區域上邊界第一類邊界條件   U(n,1:n)=under; %求解區域下邊界第一類邊界條件   U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0;      for i=2:num   U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對上下邊界之間的節點賦迭代初值   end   G=1;   while G>0 %迭代條件:不滿足相對誤差限要求的節點數目G不為零   Un=U; %完成第n次迭代后所有節點處的值   G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節點數目歸零   for j=1:n   for i=2:num   U1=U(i,j); %第n次迭代時網格節點處的值      if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件   U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j));   end         if (j>1)&&(j                 U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j));    U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網格節點處的值      end      if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質分界面(與網格對角線重合)第二類邊界條件   U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1)));      end      if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件   U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j));   end   end   end   N=N+1 %顯示迭代次數   Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節點處的值   err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節點值的相對誤差   err(1,1:n)=0; %上邊界節點相對誤差置零   err(n,1:n)=0; %下邊界節點相對誤差置零    G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節點數目G   end

    標簽: 有限差分

    上傳時間: 2018-07-13

    上傳用戶:Kemin

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