基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法作者：郑成旭 范学超 刘金龙来源：《科技创新导报》 2015年第2期    郑成旭  范学超  刘金龙    （长春理工大学  吉林吉林  130022）    摘  要：为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（N...

广告算法的知识架构广告算法的知识架构可以分为以下几个方面：1. 广告算法基础知识：  - 广告算法的定义、目标和应用领域；  - 广告算法的分类和特点；  - 广告展示、点击和转化的基本概念；  - 广告算法评价指标和评估方法；2. 数据准备与处理：  - 广告数据的特点和获取方法；  - 数据预处理和特征工程技术； ...

非线性方程求解算法的收敛性分析在数学和工程领域中，非线性方程求解是一项重要的任务。与线性方程相比，非线性方程由于其复杂性而具有更高的挑战性。因此，开发一种有效且收敛性良好的求解算法显得尤为重要。本文将对非线性方程求解算法的收敛性进行分析，并探讨影响收敛性的因素。一、非线性方程求解算法综述非线性方程求解算法广泛用于科学计算和工程应用中，例如在数值模拟、优化问题以及信号处理等领域。常见的求解算法包括二...

误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法   1、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。   1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层   注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）   2）误差反向传播：输出误差...

贪婪算法的改进方法    贪婪算法是一种常见的算法，它通过每一步选择当前最优解，从而得出全局最优解。然而，贪婪算法也有其局限性，因为它只考虑了当前的最优解，而没有考虑到可能存在更优解的情况。正则化改进算法    为了克服这种局限性，可以采用以下改进方法：    1. 深度搜索算法：深度搜索算法可以遍历所有可能的解，从而到全局最优解。但是...

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２４．０５．０１９引用格式：王文韬，何小海，张豫 ，等．基于改进ＳＴＡＮｅｔ的遥感图像变化检测算法［Ｊ］．无线电工程，２０２４，５４（５）：１２２６－１２３５．［ＷＡＮＧＷｅｎｔａｏ，ＨＥＸｉａｏｈａｉ，ＺＨＡＮＧＹｕｋｕｎ，ｅｔａｌ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＣｈａｎｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＩｍ...

模糊神经网络模型的改进与优化随着人工智能技术的不断发展，神经网络模型作为一种重要的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。然而，传统的神经网络模型在处理不确定性和模糊性问题时存在一定的局限性。为了克服这些问题，研究人员提出了一种改进和优化传统神经网络模型的方法——模糊神经网络。    在传统神经网络中，输入和输出之间存在确定性映射关系。然而，在许多实际应用中，输入和输出之...

FCM聚类算法的改进FCM（Fuzzy C-Means）聚类算法是一种基于模糊理论的聚类算法，它能够对数据进行分类并将数据分成不同的聚类簇。然而，传统的FCM算法存在着一些问题，如收敛速度慢、容易陷入局部最优等。因此，研究者们在FCM算法的基础上进行了一系列的改进，以提高算法的性能和效果。首先，对FCM算法的初始化进行改进。传统的FCM算法是随机选取初始的隶属度和聚类中心，这种初始化方式容易陷入局...

长时间强化学习算法研究与改进强化学习是一种通过试错学习来最大化奖励的机器学习方法。长时间强化学习是指在长时间内进行强化学习的过程。在过去的几十年中，随着计算机技术的发展和人工智能热潮的兴起，强化学习在各个领域都取得了显著的进展。然而，长时间强化学习仍然面临着许多挑战和困难。本文将探讨长时间强化学习算法研究与改进，并展望其未来发展方向。    首先，针对长时间强化学习中面临的挑战...

因果推理 算法上的改进因果推理算法上的改进主要包括以下几个方面：1. 特征选择和特征工程：在因果推理中，选择合适的特征对于提高算法性能至关重要。通过特征选择和特征工程，可以减少无关特征的干扰，提高算法的稳定性和泛化能力。2. 结构学习算法：结构学习是因果推理的核心问题之一，它涉及到从观测数据中恢复因果关系的结构。改进结构学习算法可以提高因果推理的准确性和效率。3. 参数估计方法：在因果推理中，参数...