特征矩阵造句

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揭示剖析企业家精神，建立保证企业成功的技能及特征矩阵。
应用字符的特征矩阵设计了一个手写体汉字的分类识别算法，取得了较好的效果。
摘要利用特征矩阵方法研究了一类周期厚度变化的维光子晶体的能带特性。
由字符的子笔画生成字符的特征矩阵，特征矩阵包含子笔画的长度、位置、方向等信息。
按照特征矩阵法计算了微腔多层膜系的光学特性，并给出了采用matlab语言计算的结果示例。
摘要引入复折射率并利用特征矩阵法，研究了光子晶体的吸收对光子晶体能带的影响。
摘要在研究空袭目标类型识别聚类的基本模型基础上，建立了基于关键特征矩阵的识别聚类改进模型。
在训练阶段，从人脸图像集中选取大量人脸图像的信息矩阵的奇异值向量作为矩阵中的一列而构成的人脸图像集特征矩阵。
在此基础上从麦克斯韦方程组和适当的边界条件出发,推导出了薄膜系统的反射或透射率的数学数值计算公式和特征矩阵计算公式。
第四章对用多跳自相关技术做跳频信号盲检测以及用特征矩阵联合对角化技术( jade )做跳频信号盲分离的算法做了研究和仿真。
用特征矩阵造句挺难的，這是一个万能造句的方法
通过特征矩阵法计算了金属薄膜在光学微腔中的性质，得到了金属膜厚度不仅影响腔的品质因子，而且随金属膜厚度增加，由反射相移引起的等效穿透深度增加的结果，并在实验上进行了验证。
利用高阶谱技术提取肌电信号的特征信息，然后利用奇异值或者其它方法对二维特征矩阵进行优化，将优化之后的一维特征向量输入神经网络分类器进行模式识别，这种方法能够初步识别不同模式的上肢运动。
然后，用大量的人脸图像的特征向量与人脸图像集特征矩阵比较它们的相似程度，找出值小相似度，并把这个最小相似度作为阈值；在检测阶段，求出灰度图像的待测区域的特征向量与人脸特征矩阵的相似度，若该相似度大于等于阈值，则是人脸，否则不是人脸。
摘要本文阐述了多体系统的拓扑结构和低序体阵列，其特征矩阵的基本概念和构建方法，分析了多体系统误差运动的基本规律，结合891e型齿轮测量中心研究了根据特征矩阵得到其空间几何误差的算法，为齿轮测量中心精度分析和几何误差提供了一种理想的建模方法。
文摘:根据膜堆的特征矩阵，求出单层膜的光学导纳，在单层膜的基础上，进行层层递推，叠加起来，求出膜堆的等效导纳，计算振幅反射系数，最后求出整个膜系的反射率、透射率。
在模板与目标图像中分别提取水平、垂直方向上的二值化纹理特征矩阵，然后根据字节同或逻辑运算分别计算两个方向上的最佳匹配值，最后，通过加权求和得到最终的目标相关置信度。
( 5 )对图象分类器设计方法进行研究，主要包括：提出了一种基于广义逆和概率推理的分类器设计方法；提出了一种新的自适应模糊聚类算法；提出了基于模糊神经网络的分类器设计方法；并对多特征多分类器组合方法在人脸识别中进行实验研究； ( 6 )提出了一种只要一个训练样本就能解决人脸识别问题的新方法，该方法结合了特征矩阵、 fisher最优鉴别分析和广义最优鉴别分析方法的优点。
本文首先综合运用概率论、代数学、数论等基础学科的理论知识，并以频谱理论作为主要研究工具，对一类谱值分布相对均匀的函数? ?广半bent函数、 k阶拟bent函数和p值k阶拟广义bent函数进行了系统、深入的研究，给出了广半bent函数定义，并探讨了广半bent函数的密码学性质；给出了k阶拟bent函数和p值k阶拟广义bent函数的定义及等价判别条件；讨论了k阶拟bent函数和p值k阶拟广义bent函数与部分bent函数和p值广义部分bent函数的关系，探讨了它们的密码学性质；给出了k阶拟bent函数和p值k阶拟广义bent函数的典型构造方法，并将对k阶拟bent函数的密码性质的研究转化到对一类特殊的矩阵的研究上；利用布尔函数的特征矩阵原则上给出了k阶拟bent函数的一种完全构造方法，还给出了从已有的p值k阶拟广义bent函数出发，递归构造变元个数更多的p值k阶拟广义bent函数的方法；初步探讨了k阶拟bent函数在序列密码、分组密码以及通信中的应用；给出了一类布尔函数walsh谱的分解式，并利用这类布尔函数的walsh谱分解式给出了一类近似稳定的布尔函数的构造，特殊情形下为k阶拟bent函数；利用代数数论的知识考察了p值k阶拟广义bent函数的谱特征，并给出了k阶拟广义bent函数与所有仿射函数的符合率特征等等。
与pca (主分量分析)和vq (矢量量化)等降维算法不同, nmf (非负矩阵分解)算法能够分解出非负的,稀疏的特征矩阵和编码矩阵,能够提取原始数据向量的局部特征,使基于局部特征进行分类的聚类算法更容易实现。