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张雄伟 《计算机工程与应用》2013,49(5)
给出软Urysohn空间和软T5空间的定义,解释了相关文献中Shabir和Naz提出的例10是错误的,并且给出了注5的一个正确的例子,给出几种软分离性之间的关系。 相似文献
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嵌入式零树小波编码方法(EZW)是目前公认的效率最高的小波图像编码方法之一。 EZW算法中,不同的小波分解层数能够影响小波变换的时频分辨率和小波系数的变化范围,从而影响最终的编码效率;扫描次数的多少直接关系到能被编码的有效小波系数,从而影响最终的编码增益。讨论了 EZW 算法中小波分解层数和小波系数的扫描次数对图像压缩性能的影响,为基于EZW算法的小波图像压缩中的选择合适的小波分解层数及扫描次数提供了参考。通过仿真实验可以看出,在相同的扫描次数下,随着小波分解层数的增加,压缩比增大,而峰值信噪比随之下降;而在相同小波分解层数下,随着扫描次数的增加,峰值信噪比显著提升,而压缩比明显下降。 相似文献
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一、工程概况深圳市某路箱涵出海口段为本段道路的箱涵延伸段,位于深圳市前海物流园区,桩号为K0-190—K0+060,全长为250m。入海口段(K0-190—K0+060)箱涵为3.5m× 相似文献
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弹性多核学习 总被引:1,自引:0,他引:1
多核学习 (MKL) 的提出是为了解决多个核矩阵的融合问题, 多核学习求解关于多个核矩阵的最优的线性组合并同时解出对应于这个组合矩阵的支持向量机(SVM)问题. 现有的多核学习的框架倾向于寻找稀疏的组合系数, 但是当有信息的核的比例较高的时候, 对稀疏性的倾向会使得只有少量的核被选中而损失相当的分类信息. 在本文中, 我们提出了弹性多核学习的框架来实现自适应的多核学习. 弹性多核学习的框架利用了一个混合正则化函数来均衡稀疏性和非稀疏性, 多核学习和支持向量机问题都可以视作弹性多核学习的特殊情形. 基于针对多核学习的梯度下降法, 我们导出了针对弹性多核学习的梯度下降法. 仿真数据的结果显示了弹性多核学习方法相对多核学习和支持向量机的优势; 我们还进一步将弹性多核学习应用于基因集合分析问题并取得了有意义的结果; 最后, 我们比较研究了弹性多核学习与另一种利用了非稀疏思想的多核学习. 相似文献
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