说明：应用背景脉冲耦合神经网络（PCNN）是基于同步脉冲分布现象在哺乳动物大脑的视觉皮层中提出，如猫和猴子[ 1 ]。在传统的图像处理算法的优点。自提出以来，已广泛使用PCNN的图像分割，图像去噪，图像增强，图像融合[2-3]。与传统的神经网络模型相比，当我们利用PCNN模型在图像分割，利用PCNN模型在...

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说明：直线 Steiner 树问题可以陈述为，给出了n在平面上的点，它是需要互连它们所有的最短网络组成只的水平和垂直线段。它可以显示这种网络是一棵树，其顶点是输入的点，施泰纳指出。叫侬点有限点集的已被识别。在 Steiner 树问题的欧几里得距离被替换为的直线距离。通过连接的施泰纳点与最近的点 （北、 东...

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说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：高斯扩散模式适用于均一的大气条件，以及地面开阔平坦的地区，点源的扩散模式。排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等，虽然其大小不一，但是只要不是讨论烟囱底部很近距离的污染问题，均可视其为点源。大量的实验和理论研究证明，特别是对于连续源的平均烟流，其浓度分布是符合正态分布的。因此我们可以作如下假定： ...

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说明：这里是 kd 树执行附加的代码。它描述了如何创建 kd 树从一组给定的输入与定义的条件，到句柄，并在该子集寻找匹配点。它的工作原理划分基于中值点的点。它工作越来越细了，大量的尺寸。请仔细阅读 'read me' 那里了使用这段代码的方法。

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说明：图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点。灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两...

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说明：在快匹配运动估计算法中，它的计算复杂度可以描述成：运算量=搜索点×块匹配准则。该表达式可以这样解释。在快匹配准则确定的情况下，如果一个匹配点的单位运算量确定了，这时动动估计的动算量就有直接取于搜索的点数，也就是取决于运动估计的搜索算法，实现了三步搜索法。

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说明：2016研赛C题参考资料

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

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说明：TPS N(Timing．Sync Portocol for Sensor Networks)黻Ganeriwal等人提出的适用于无线传感器网络整个网络范围内的时间同步算法。该算法分两步：分级和同步。第一步的目的是建立分级的拓扑网络，每个节点有个级别。只有一个节点定为零级，叫做根节点。在第二步，i级...