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目標(biāo)車輛感知算法

  • 寬帶信號(hào)測(cè)向的幾種直接處理算法

    寬帶信號(hào)測(cè)向的幾種直接處理算法，主要用于寬帶目標(biāo)的DOA估計(jì)

    標(biāo)簽： 寬帶信號(hào) 測(cè)向 算法

    上傳時(shí)間： 2016-04-10

    上傳用戶：sqq

  • BP算法 給定一個(gè)由N維向量X組成的集合

    BP算法 給定一個(gè)由N維向量X組成的集合，這些向量將是一個(gè)響應(yīng)agent的感知處理單元計(jì)算出的特征向量。這些分量的值可以是數(shù)值，也可以是布爾值。這些動(dòng)作也許是學(xué)習(xí)者所觀察到的一個(gè)教師對(duì)一組輸入的響應(yīng)。這些相關(guān)的動(dòng)作有時(shí)稱為向量的“標(biāo)號(hào)”或“類別”。集合與響應(yīng)的標(biāo)號(hào)組成“訓(xùn)練集合(training set)”.機(jī)器學(xué)習(xí)問題就是尋找一個(gè)函數(shù)。

    標(biāo)簽： BP算法 向量

    上傳時(shí)間： 2016-06-03

    上傳用戶：waizhang

  • 此程序?yàn)榛贏ria移動(dòng)機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)的算法

    此程序?yàn)榛贏ria移動(dòng)機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)的算法，功能為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主運(yùn)動(dòng)，自動(dòng)壁障并移動(dòng)到目標(biāo)點(diǎn)

    標(biāo)簽： Aria 程序 移動(dòng)機(jī)器人 開發(fā)平臺(tái)

    上傳時(shí)間： 2014-01-11

    上傳用戶：saharawalker

  • 裝入作業(yè)：采用最先適應(yīng)算法。輸入要裝入的作業(yè)的大小

    裝入作業(yè)：采用最先適應(yīng)算法。輸入要裝入的作業(yè)的大小，程序查找合適位置插入；若空間不足，給出"內(nèi)存不足"的提示；若總的剩余空間足夠，但分配不連續(xù)，則提示整理內(nèi)存；若作業(yè)總數(shù)已達(dá)最大值，在插入時(shí)給出提示，要求撤除不需要的作業(yè)。 撤除作業(yè)：需要輸入要撤除的作業(yè)的起始地址，程序找到目標(biāo)表目后，將其狀態(tài)置空，并檢查其相鄰表目，若為空，則合并之；若輸入的首地址沒有在表中找到，則提示錯(cuò)誤；空閑表目不能再次被撤除；起始地址為零的表目為操作系統(tǒng)，不能被撤除。 整理內(nèi)存：將所有的已分配表目向低地址端移動(dòng)，將其連成一片，所有空閑表目將被合并到表尾的"空表目"。

    標(biāo)簽： 算法 輸入

    上傳時(shí)間： 2014-01-06

    上傳用戶：alan-ee

  • 基于單目手眼相機(jī)和激光測(cè)距儀

    基于單目手眼相機(jī)和激光測(cè)距儀，提出了一種尺寸未知的空間矩形平面的位姿測(cè)量算法。該算法不需要知道矩形平面 的G 個(gè)頂點(diǎn)的物體坐標(biāo)，只需要知道它們的圖像坐標(biāo)、激光點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和激光測(cè)距結(jié)果，就能夠計(jì)算出尺寸未知空間矩形平 面在相機(jī)坐標(biāo)系下的位姿，并且計(jì)算出矩形平面的尺寸。通過建立單目手眼相機(jī)和激光測(cè)距儀的數(shù)學(xué)模型，對(duì)該算法進(jìn)行了驗(yàn) 證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法是有效的，可以應(yīng)用于機(jī)器人對(duì)空間物體的跟蹤、定位以及抓取。

    標(biāo)簽： 相機(jī) 激光測(cè)距儀

    上傳時(shí)間： 2014-08-20

    上傳用戶：1051290259

  • 研究了基于塊填充的圖像修復(fù)算法,修復(fù)圖像的質(zhì)量容易受到待修復(fù)區(qū)域邊界像素修 復(fù)順序的影響,通過分析待修復(fù)區(qū)域像素點(diǎn)所在模塊的圖像特征,改進(jìn)了填充算法的優(yōu)先權(quán), 分別是基于P-Laplace算子和E

    研究了基于塊填充的圖像修復(fù)算法,修復(fù)圖像的質(zhì)量容易受到待修復(fù)區(qū)域邊界像素修 復(fù)順序的影響,通過分析待修復(fù)區(qū)域像素點(diǎn)所在模塊的圖像特征,改進(jìn)了填充算法的優(yōu)先權(quán), 分別是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了文中 所介紹算法能有效提高重建圖像的感知質(zhì)量。

    標(biāo)簽： P-Laplace 圖像 像素 分

    上傳時(shí)間： 2016-11-26

    上傳用戶：leixinzhuo

  • 利用BP算法

    利用BP算法，設(shè)計(jì)一個(gè)多層感知器為表中的數(shù)據(jù)集提供一個(gè)非線性逼近，并測(cè)試其泛化能力

    標(biāo)簽： BP算法

    上傳時(shí)間： 2017-01-06

    上傳用戶：拔絲土豆

  • 一種最新型的壓縮算法

    一種最新型的壓縮算法，即壓縮感知（compressive sensing）的介紹文檔，深入遷出，對(duì)于理解CS這一個(gè)新思想有很大的幫助

    標(biāo)簽： 壓縮算法

    上傳時(shí)間： 2017-05-07

    上傳用戶：sammi

  • 文件中包含多種模式識(shí)別常用的算法

    文件中包含多種模式識(shí)別常用的算法，如：ISODATA、 K均值、 感知器、 LMSE最小誤差、 貝葉斯，希望對(duì)大家能有所幫助

    標(biāo)簽： 模式識(shí)別 算法

    上傳時(shí)間： 2014-03-07

    上傳用戶：caozhizhi

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別字符. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是把一組樣本輸入輸出問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線性優(yōu)化問題

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別字符. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是把一組樣本輸入輸出問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線性優(yōu)化問題，并通過梯度算法利用迭代運(yùn)算求解權(quán)值的一種學(xué)習(xí)方法。采用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，并附加線性感知器來實(shí)現(xiàn)單字符的有效識(shí)別，算法簡(jiǎn)便，識(shí)別率高，可適用于多種高噪聲環(huán)境中的印刷體字符識(shí)別。

    標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 識(shí)別 字符 算法

    上傳時(shí)間： 2017-07-03

    上傳用戶：wlcaption

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