说明：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种优化特征加权的模糊聚类算法,该算法利用主成分分析法提取主要特征向量并根据其对方差的贡献率不同赋予相应权重进行聚类分析.
说明：对各种不同的传感器测得数据进行融合处理，从而获得精确的环境信息，能够做出更正确的判断。这个是一位非常优秀的老师的课件，非常值得一看！是关于数据融合方面的。
说明：应用背景fffeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee AW ayrrybryk50y4ik4y几种算法通用 ； ；和技术已经开发了用于图像分割。为了是有用的，这些技术必须结合特定领域的具体知识，以有效地解决域的分割问题。阈值[...
说明：基于实例的超分辨率深深连接传统 _分析_ 内插方法，因为他们分享同样的目标。传统的插值方法 (例如线性，双三次，和三次样条插值)，通过已知像素的平均值作为计算 HR 网格中缺失的像素，隐式地施加 _smoothness_ 事先。然而，自然图像经常呈现强烈的不连续性，如边缘和角，和因此产生振铃和模糊输...
说明：2018美赛F题精选最全面！（翻译、思路、解析视频、相关数据、参考文献）
说明：最简单的平滑滤波是将原图中一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值（除以9）作为新图中该像素的灰度值。这种方法称为邻域平均法，它采用模板计算的思想，模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关，而且与其邻域点的像素值有关。 邻域平均处理方法是以图像...