说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：基于Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测方法。该文引进了K均值聚类方法，将这些点集归类，归类后的每一类的类心能很好的代表一条尾迹，实验结果表明方法是有效的。

Hough变换 SAR图像 舰船尾迹 检测

说明：所提出的方法的目标是群集Ñ定点数为K群集，所以，在同一组中的对象之间的相似性是高而在不同的组中的对象之间的相似性是低。点相似性是通过投票措施，考虑到该点定义距离。使用表决制剂，聚类的问题减少到最大化的同一个群集的点之间票数的总和。它认为，基于投票最大化导致集群具有优势有关群集的紧凑，工作，以及为群集...

matlab 投票 矩阵

说明：图像分割是图像压缩的前级处理。我们希望有三个优势，在图像分割。首先是速度。第二个是它的分段成绩良好的连接。三是良好的匹配。此外，我们推出许多分割方法，包括技术门槛，数据聚类，区域生长，区域合并和分割，均值漂移和分水岭。同时，我们也比较优势和优点。因为他们的一些缺点，笔者创建了快速扫描算法，以改善这些...

matlab 分割 图像

说明：无线传感器网络（WSN）的区域是在科学的新兴和快速增长的领域之一 世界。这带来了有关开发低成本，低功耗和多功能传感器节点。但是，主要事实，传感器节点迅速耗尽能量一直是一个问题，许多能源效率  路由协议已经提出了解决这个问题和维持网络的longetivity。这就是为什么在无线传感器网络路由技术主要集...

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说明：自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数...

竞争神经网络 SOM神经网络

说明：聚类算法根据节点的能量和距离对节点进行排序，选择簇首。

说明：无线传感器网络由分散很小只有有限的处理能力和能量的传感器资源。无线传感器网络的发展是出于军事应用如战场监视 ；今天在许多工业中使用这种网络和消费者应用程序，例如工业过程监测和控制、 机器运行状况监视，等等。它是非常重要的是要优化的网络使用其最大的处理能力。本论文基于LEACH （低能量自适应聚类层次...

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说明：k-均值是非常敏感的初始化。一个错误的初始化可以延迟收敛或甚至错误的聚类结果。均值漂移是相当强大的初始化。通常情况下，均值漂移是运行的每一点或点的特征空间中的[ 2 ]的一致选择。同样，k-均值是敏感的异常值，但均值漂移是不是很敏感。

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说明：在许多现实世界的应用中，我们处理与多个相关的分类/回归/聚类任务。对于例如，治疗结果的预测（Bickel et al.，2008），预测效果的任务几种药物的组合是相关的。在疾病进展预测中，预测在每个时间点的结果可以被视为一个任务，这些任务是时间相关的（周等。，2011B）。一个简单的方法是独立解决这...

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