基于matlab的图像阈值分割算法,重点研讨了最大熵法、迭代法、类间类内方差比法。
并且附有源代码。
2022/9/6 11:26:53 809KB 阈值分割
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交叉熵方法使用于小概率事件仿真,与蒙特卡洛方法思想相同,通过采样来估计小概率事件发生的概率,但是比蒙特卡洛方法节约时间
2022/9/5 1:17:33 3KB Matlab
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信息论哈弗曼编码、费诺编码、香农编码、熵值运算、模p法、循环码的c++程序,所有的实验了,售后服务QQ:857997674有任何疑问或问题,请征询QQ
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基于熵和复杂度的驾驶员疲劳主动检测
2022/9/4 23:46:39 655KB 研究论文
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本代码真实有效,可以运行,包括各种熵的matlab代码,样本熵、近似熵、模糊熵等等。
2022/9/4 17:13:05 5KB 各种熵的代码
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一篇对于熵的文章
2022/9/4 14:41:23 1.41MB 自然归于物理
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样本熵的matlab程序,亲测可用。
编写简单易于了解,尤其对于初学者很好。
2022/9/4 10:33:54 2KB 样本熵
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基于MATLAB的图像信息熵计较,内含原始图像和结果图像
2022/9/3 9:36:43 187KB 信息熵
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对于信号进行三层分解,并对于第三层信号进行熵值判断,熵值越大代表毛病信号越突出
2021/6/4 11:12:17 5KB 小波包分解 能量熵提取
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针对用电过程中的盗电窃电问题,基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。
通过分析用户用电数据的特点,在循环神经网络(RNN)算法的基础上引入长短期记忆单元(LSTM),通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息,改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络,将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理,克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明,在相同的时间复杂度下,相较于传统RNN网络,改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%,模型的交叉熵损失下降为0.253,AUC增长至0.871,算法的综合功能显著提升。
2021/9/2 6:54:54 1.41MB RNN 数据挖掘 防窃电 智能电网
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡