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交通领域下的时间序列数据(time series data)是指某一时间段下顺序采集到的数据，它通常用于客观地描述和记录车辆行驶过程中的某一......
多年来随着分类理论的深入研究，各种分类应用诸如光学字符识别、语音识别、文本及图像分类等也都在逐步开展，并取得了很多很好的成果......
网络的发展使得世界各地越来越丰富的电子资源信息供人们使用，但是随着数字信息的爆炸性增长，快速有效地获取需要的相关信息却又变得......
随着计算机图形图像技术的快速发展,沥青混合料细观数值仿真被广泛用于沥青路面路用性能的分析与预测。精确构建混合料细观模型是......
本文研究的问题包含两方面的内容：分形编码加速方法和图像修复。这两个方面都是目前图像处理领域的研究热点。 针对分形编码加速......
针对现有方法在图像块特征值选取和水印隐蔽性不足上问题,提出了一种图像块自适应分类的篡改定位和恢复的水印算法.算法首先将图像......
针对分形图像压缩中矩形划分计算量太大的问题,提出了一种混合分类方法并将其应用于图像的矩不变量,得到了一种基于矩形划分的快速......
在对基本的DCT域分形图像压缩方法进行分析基础上,提出了一种改进方案,即基于自适应分类加权最小二乘法的DCT域分形图像压缩方法,......
与传统像元级分类相比,基于较高空间分辨率影像的面向对象影像分析方式更加符合大比例尺国土资源监测调查的需要。作为面向对象分......
数据的概念漂移特性是广泛存在的．针对渐变概念漂移的分类问题，提出一种自适应近邻投影均值差支持向量机算法．该算法基于结构风险最小......
传播预测模型是进行网络规划和优化的基础。传统的经验模型准确性不够,确定性模型复杂度太高。近来年,研究发现人工神经网络在进行......
提出了基于目标回波自相关矩阵本征值分解提取多目标特征的新方法，在小训练样本集下，为能准确建立参考模板，提出了一种基于模糊等价关......
编码时间过长是目前分形图像压缩存在的主要问题,尽管对图像块进行分类是解决这一问题的一类重要方法,然而诸多分类方法中仍普遍存......
概念漂移会导致数据流分类模型的分类能力随时间发展而下降,这就要求分类模型有自适应的能力.现有的大多数自适应概念漂移的数据流......
针对当前无线射频识别的手术器械自适应分类时,普遍存在着分类时间过长、能量消耗过大等问题。提出基于线性组合模型的手术器械自......
利用高维海量数据点的自身特性和所属类别的唯一性,提出一种改进的无监督分类算法.计算高维点间的互相似度,利用相似性图像处理技......
近几年来,随着互联网的快速成长,各类多媒体数字产品如雨后春笋般涌现出来。而在这些数字产品给人们带来方便的同时,也潜在着一系......
近几年来,移动通信正处于有史以来最快速的发展时期。随着各种新业务的涌现和用户数量的不断增加,各地运营商越来越关注移动通信网......
本文针对海量模型中快速查找的需求,基于自主模型库,研究并提出基于一种新的动态融合特征算法的聚类分析方法,并设计实现了一个具......
随着经济社会的发展，机动车成为最主要的出行方式之一。与此同时，交通事故不可避免的快速增长。疲劳驾驶是当今道路安全的重大隐患之......
