孤立点造句

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一种对电子商店中孤立点进行跟踪的算法
基于混沌的孤立点最优识别与探测
基于孤立点发现的彩色图像人脸边缘提取算法
这种方法可以用来过滤“噪声”孤立点数据，发现任意形状的簇。
研究表明：基于孤立点检测的错误数据清理方法能有效地检测数据源中的错误数据。
在对常用孤立点检测方法进行比较、分析的基础上，采用一种有效的孤立点检测方法来检测数据源中的孤立点。
对典型数据的测试结果表明， neoren聚类算法能够发现任意形状、大小、密度的簇，对孤立点也很健壮。
第三，在基于单元的孤立点发现算法的基础上，提出了一种减少边缘影响的孤立点分析算法。
摘要针对数据源中出现的错误数据，分析了孤立点检测方法在数据清理中的重要性，提出了一种基于孤立点检测的错误数据清理方法。
对传统的去除伪特征点的算法进行改进，在具体实现过程中发现，改进后的去伪算法能更加有效地去除伪端点、孤立点和伪三叉点。
用孤立点造句挺难的，這是一个万能造句的方法
首先对图像进行滤波去除噪声。滤波包括两个阶段：一是进行最近邻中值滤波( knnmf ) ，以去除孤立点噪声，再进行高斯平滑，去除白噪声。
六点七边图(不带孤立点的简单图)共有17个图，首先在文章[ 7 ]中康庆德和田子红解决了两个图g _ 1和g _ 2 ，然后在文章[ 8 ]中我解决了三个图g _ 3 ， g _ 4和g _ 5 。
哈尔滨工程大学硕士学位论文案例得到了三种聚类方法的实验结果，并对直接编程的聚类结果进行比较分析;最后，论文分析了与聚类分析相关的问题:譬如孤立点、异常数据的处理等。
第二，回顾了孤立点发现的研究过程及当前研究动态，介绍了基于距离、基于密度、基于偏离以及高维数据孤立点发现中的主要算法，具体分析了各个算法的主要内容，在此基础上总结比较了各个算法的优劣及其适用范围。
本文用数学形态学相关理论方法实现了对扫描图像中具有同一线型但不同线宽的线状要素进行分类，在同一层上得到同一线宽的二值线状要素图；在对此目标图像进行细化时，提出了基于双结构单元模板的数学形态学细化算法，用该算法对实际的线状要素进行细化，避免了端点、孤立点等信息的丢失，且由于是并行处理，有效地提高细化速度；对于细化后的骨架线，提出了基于freeman链码的动态改变步长保持精度跟踪矢量化方法。
事实上，粒子相互之间深深重叠的波包意味着新型的相互作用，技术上它可称之为非线性意义为它们取决于波函数大于1次的幕而定，为非局部意义为它们的延伸超越了波重叠的体积，使其显然无法再缩小到有限数孤立点，以及为非潜能意义为相互接触零距离，在这种情况下一定距离下作用的潜势不再有任何数学上或物理上的意义。
定理乏止设a是紧正常算子，则下列条件等价：（）是o （ a ）的孤立卢、；仰a是有限秩算子； w 2n间a二一，其中灿1 ， …为” （用自所有的互不相同的孤立点，民： h ?马人一川为关于入的谱投影算子
针对大量含奇异点的数据点云，本文提出了剔除粗大误差的孤立点统计排异法，该方法根据对相邻点距离的统计，剔除在正态分布以外的点；对大量数据的精减，利用角度和弦高的最大允许偏差法进行点云精减。
本论文将图像分割应用在有复杂背景的条码图像自动识别上，运用vc + + 6 . 0编写的程序，处理分割的条码图像，然后用图像腐蚀的方法，处理图像上的文字等背景使其变成一些孤立点，再通过中值滤波去除图像上的噪声点，此时图像中条码的相对位置不变。
论文分析阐述了利用数据挖掘方法对海量的电子证据进行分析取证的应用思路，详细介绍了关联规则挖掘方法、频繁序列模式挖掘方法、孤立点探测方法的具体应用，并针对基本挖掘算法在计算机取证分析实际应用中可能存在的不足，提出了相应的算法改进方法，并通过实验分析，证明了改进算法在计算机取证应用中的有效性。