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聚类融合算法综述
在分类算法和回归模型中,正广泛而且成功地使用着融合方法,该方法能克服分类、回归中的不稳定
性,并给出较好的结果。在非监督机器学习领域,由于缺乏数据集的先验知识,所以分类和回归中的融合方法就
不能直接用于聚类算法,这导致了该领域中对融合方法研究的起步较晚;近几年的研究和实验表明,聚类融合方
法能很好地提高聚类算法的鲁棒性和稳定性。对近年来聚类融合的方法进行了综述,阐述了近年来对聚类融合
方法进行研究的主要内容与特点,并讨论了聚类融合方法的研究方向
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一种基于小波_Contourlet变换的多聚焦图像融合算法
出了一种基于小波变换的图像融合方法,对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图
像的低频分量,对分解后得到的高频分量,选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行一致性验证,最后重构得
到融合图像。从仿真结果可以看出,给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息,融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有
效的图像融合算法
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卡尔曼滤波融合教程
编写卡尔曼滤波的MATLAB程序,实现对加速度计和陀螺仪信号的信息融合,实现对陀螺仪的零偏进行实时估计和补偿。
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了解三网融合
三网融合是指电信网、计算机网和有线电视网三大网络通过技术改造,能够提供包括语音、数据、图像等综合多媒体的通信业务。
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