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基于数学形态学的围棋棋群聚类算法
基于数学形态学的围棋棋群聚类算法
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基于数学形态学的围棋棋群聚类算法，是从中国期刊网上下的 CAJ格式论文。
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基于数学形态学算法研究
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数学形态学算法研究硕士论文 希望对大家有所帮助
基于数学形态学的围棋形势判断算法* (2011年)
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形势判断是人类棋手必不可少的抽象概念，计算机围棋可以建立此概念以提高搜索效率.该文在数学形态学的形式化基础上探讨了对围棋实地和外势进行估算的过程，并结合实战对局评价了此算法的性能，指出了此算法的应用价值.
基于数学形态学水平分割
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能过进行图像处理的大型程序，可以有用的，没事看看...
基于信息熵的蚁群聚类DBSCAN改进算法
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针对DBSCAN算法对数据分布不均匀和大规模数据处理问题上的不足，提出了一种新的整合算法，算法使用信息熵和蚁群聚类技术对聚类数据集进行代表性子集选择，在子集基础上进行DBSCAN聚类，实验证明这一算法能显著降低I/O耗费和内存需求，有效地解决含有分类属性的高维大规模数据集的聚类问题。
基于数学形态学的图像处理二.pdf
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。。。
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。。。
基于形态学小波变换的数字滤波算法
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电子产品所在电路中出现的各种干扰信号会导致电路中正常信号波形的畸变，从而影响电子产品的正常运行和使用寿命。为了排除干扰信号对电子产品的不良影响，采用形态学小波构造数字滤波算法来滤除电子产品所在电路中的各种干扰信号。大量仿真实验结果表明，该滤波算法对电子产品所在电路中出现的高频连续干扰、随机背景噪声干扰和电磁瞬态干扰都有很好的滤除效果。
基于蚁群聚类算法的非线性系统辨识
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基于T-S模型提出一种非线性系统的模型辨识方法.利用蚁群聚类算法进行结构辨识,确定系统的模糊空间和模糊规则数.在聚类的基础上,利用遗传算法辨识模糊模型的后件加权参数,得到一个精确的模糊模型,从而实现了参数辨识.仿真结果验证了所提出方法的有效性,表明该方法能够实现非线性系统的辨识,而且辨识精度较高.
数学形态学中的灰度腐蚀算法
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自己看书写的数学形态学灰度腐蚀算法，C码。通过MATLAB仿真，和标准算法效果相同
一种基于信息素和信息熵的蚁群聚类算法
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文中研究出了不同于传统算法的新型算法，这种算法是对以往的传统LF算法进行了有效的改进。利用短期记忆和网格信息素的局部分布控制蚂蚁的随机移动，利用信息熵作为蚂蚁运动状态转换规则，本文在在信息熵的计算与比较后，对数据对象拾起和放下进行了判断规则。在具有参数的情况下，每次对于数据的拾起和放下都会对区域的信息熵有减少或者增加的影响。还能加快聚类过程，达到好的聚类结果。结果表明，该算法显示出了较高的稳定性和
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1、qt-everywhere-src-5.12.12的源代码 2、编者编译Qt5.12.12所使用的代码一并上传，方便大家下载编译.
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