说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

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说明：应用背景图论是图论研究的一种，它是用来模拟物体间两两关系的数学结构。在这种情况下，一个“图形”是由“顶点”或“节点”组成，称为边连接的边。图可能是无向的，这意味着没有任何与每个边缘的顶点之间的区别，或其边缘可能是从一个顶点到另一个；见图（数学）更详细的定义和其他类型的变化，通常被认为是。图是离散数学...

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说明：应用背景具有支持向量机的冗余离散小波变换在图像中的另一幅图像中的相同像素分辨率关键技术它是用于图像认证，水印，安全性的目的，在图像的完整性

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说明：应用背景混沌脉冲时间调制的选择及其在直接序列扩频中的应用；频谱和，有改进的和问题的，问题和问题，并在与之困难，混沌同步和通过的；真实的渠道。在与之，其中，与混乱和混乱；脉冲与时间；时间与时间；时间与时间；调制与；自动和同步，同步，同时，在同步与同步；同步与控制；混沌与混沌；序列与；序列/传播和谱；谱...

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说明：应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...

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说明：  图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。融合算法应该充分利用各原图像的互补信息，使融合后的图像更适合人的视觉感受，适合进一步分析的需要；并且应该统一编码，压缩数据量，以便于传输。

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说明：应用背景评估星上HPA和滤波器对导航信号新能的影响。关键技术这个完全是自己编写，无涉密内容，放心使用。

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说明：电力线信道中的噪声，窄带噪声、随机脉冲噪声、有色背景噪声、于工频同步噪声、与工频异步噪声、绘制其时域波形、频谱及功率谱，每种噪声一个m文件，全部直接点击可以运行，看时域波形仿真结果、以及频谱和功率谱。

说明：现今车牌识别成为许多自动化的运输系统，如道路交通监控、 自动收取通行费在公路或桥梁和停车场访问控制的关键技术。车牌定位是必要的和重要的阶段，在这种技术，并受到了相当大的注意。研究人员已经发现很多不同方法的车牌位置检测和识别智能交通系统已经被开发作为分析和同时处理，移动的车辆在城市和道路的主要工具。这...

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说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

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