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fuctionevaluateimagedefinition3
- 通过分析比较3种聚焦效果较好的清晰度评价函数，提出了一种基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为聚焦评价函数，建立了评价函数的数学模型，并给出了实验分析和结果。与以往常用的评价函数相比，具有更高的可靠性和聚焦灵敏度
-血液需求系统
- 此系统用EXEL开发，摘要如下，对于血液供需模型，我们对某地区进行了系统模拟，为了使医疗中心花费最少，我们首先对三种情况进行分析，就是不举办活动，每30，60天举办活动，得出结果，每30天举办一次活动，费用最少。最后，我们对模型评价与推广，还有个人的心得体会。-system used EXEL development, summarized below, the blood supply model, we have certain areas of the system simulation,
image
- 对图像质量的客观评价，针对图像亮度、偏色、噪声等进行处理，模型较合适，而且适应性较好-Objective evaluation of image quality for image brightness, color cast, noise processing, the model more appropriate, and good adaptability
QGA
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
RegressionFit
- 回归类，可重复利用。根据输入大小，可以实现任何维数的回归计算，除了给出模型系数，还可以给出模型参数，用于评价模型好坏。-Return to class, reusable. According to the importation of large and small, can achieve the return of any dimension calculation, apart from the given model coefficients can also be given the
analysis
- 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
An_Adaptive_Jitter_Buffering_Algorithm_for_Voice_o
- 当IP语音包的网络时延抖动较小时，一般的语音缓冲算法可以得到较好的语音质量。当网络中存在突发大时延时，就会出现极大丢包率或极大端到端时延，从而难以获得好的语音质量。为此，提出针对突发大时延下的自适应语音缓冲算法。通过估算网络平均时延和学习语音包经过的网络路径上的状态，来确定需要控制端到端时延大小和语音包的丢包率，动态调整Jitter Buffer队列的最小深度和最大深度，从而可以尽量减小语音裂缝（gap）的出现。通过基于听觉模型的客观音质评价（PESQ）仿真计算以及在实际语音网关设备中的应用表明
A_very_simple_genetic_algorithm_source_code
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
svm
- 在国内外关于信用评价研究的文献中,计判别方法的预测模型被广泛采用。常有的多元判别分析法、k-邻近判别法、层法及神经网络等。这些模型已经得到应用,但它们都存在着一些缺陷。而支持向量机则克服这些缺点. 该程序详细描述了支持向量机的实现过程-Support Vector Machine
Simple-genetic-algorithm-source-code
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
autosegment
- 将水平集结合M um fo rd2Shah 模型的算法应用于尿沉渣检测,改进章毓晋的图像分割评价指标,并结合计算时间对分割算法进行定量 实验评价-Will combine the level set model M um fo rd2Shah algorithm is applied to urine sediment testing, Zhang Yu-Jin improve evaluation of image segmentation and computing time of
Water_Quality_Assessment_and_Forecast_Model_and_An
- 长江水质评价及预测模型的建立与分析Quality Assessment and Forecast Model and Analysis-Yangtze River Water Quality Assessment and Forecast Model and Analysis of Quality Assessment and Forecast Model and Analysis
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- 基于WEKA平台的文本聚类研究与实现 文本聚类是文本挖掘领域的一个重要研究分支，是聚类方法在文本处理领域的应用。本文对基于空间向量模型的文本聚类过程做了较深入的讨论和总结，利用文本语料库，基于数据挖掘工具研究并实现了文本聚类的过程。本文首先给出了文本聚类的思想和过程，回顾了文本聚类领域的已有成果，列举了文本聚类领域在特征表示、特征提取等方面的基础研究工作。另外，本文回顾了现有的文本聚类算法，以及常用的文本聚类效果评价指标。在研究了已有成果的基础上，本文利用20 Newsgroup文本语料库，
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- 数摸：长江水质的评价和预测模型-Number of touch: the Yangtze River water quality assessment and prediction models
Default2.aspx
- 相对优属度模型，使优的更优，一般用于模糊评价的后续计算！-Relative membership degree model, the superior better, generally used for calculation of fuzzy evaluation of the follow-up!
fuz_equ_mat
- 本代码是MATLAB中，模糊数学评价模型，中得模糊等价矩阵求解的源代码。-This code is MATLAB, Fuzzy estimation model, the fuzzy equivalent matrix solver get the source code.
LASSO与一般线性回归模型构建
- 一种综合评价方法，跟主成分分析类似，但效果更好(A comprehensive evaluation method, similar to principal component analysis, but better)
基于AHP的投资基金绩效综合评价模型及其实证研究
- 基于AHP 的投资基金绩效综合评价模型及其实证研究(The fund performance comprehensive evaluation model is established by selecting 5 classes and 13 indicators of investment fund risk, income, ability of screen and selecting time, performance persistence, fund assets operati
risk_parity
- 计算风险评价模型的最优权重，以及收益率表现(Risk assessment model)
classifier_D
- 使用SVM分类器来预测乳腺癌病人的预后(特征选择；分类器构建)，评价模型时使用无被交叉验证，性能评价指标包括准确率，AUC，灵敏度，特异度。学会最基本的机器学习方法。可查看分发给大家的代码，以后遇到类似的问题，可用相似的思路和代码。(The SVM classifier was used to predict the prognosis of breast cancer patients (feature selection; classifier construction), and the