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针对现有的红外与可见光图像融合算法存在融合图像的对比度与清晰度降低和细节纹理信息丢失等问题,提出将鲁棒主成分分析(RPCA)、压缩感知(CS)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的融合算法。首先对两幅源图像分别进行预增强处理,应用RPCA分解得到相应的稀疏分量和低秩分量;然后对稀疏矩阵利用结构随机矩阵压缩采样,利用高斯梯度-信息反差对比度(GG-DCI)压缩融合,经正交匹配追踪法(OMP)重构;接着对低秩矩阵采用NSCT分解成低频子带和高频子带,低频子带选用区域能量-直觉模糊集(RE-IFS)融合,最高频子带利用最大绝对值规则融合,其他高频子带选用自适应高斯区域方差融合;最后将融合后的稀疏分量和低秩分量叠加得到融合图像。实验结果表明,本文算法相比其他算法能够更好地提高融合图像的对比度和清晰度,保留了丰富的细节纹理信息,客观评价指标也总体优于现有算法,有效提升了红外与可见光图像的融合效果。

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Hadoop MapReduce 与 Python 和 Hive 在 python 中为 Hadoop 编写 MapReduce 程序，并使用 Hive 使用类似 SQL 的查询执行 MapReduce 的教程。 这使用带有 python 的 Hadoop Streaming API 来教授使用 MapReduce 框架的基础知识。 主要思想和结构基于。 然而，该教程已经过时，并且在设置和运行 Hadoop 时，有相当多的步骤不再起作用。 这是一个更新和扩展的教程，结合了 Hive 教程。 您可以在 python 中编写 map 和 reduce 函数，并将它们与 Hadoop 的流 API 一起使用，如下所示。 这为您提供了很大的灵活性。 然而，在许多情况下，您尝试从分布在集群上的数据中获取的信息可以用 SQL 查询来表达。 Hive 是一个程序，它接受这样的 SQL 查询，自动

BP算法与Cauchy训练的结合 Cauchy训练的速度比Boltzmann训练快 Cauchy训练的速度比BP算法慢 Cauchy训练有可能使网络逃离局部极小点 由BP算法提供直接计算部分，Cauchy算法提供随机部分 wij=wij+∆wij ∆wij=α((1-β)δjoi+β∆wij′)+(1-α )∆wij(c) α∈(0,1)为学习率,β∈(0,1)为冲量系数

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