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图像模糊matlab代码复合材料 论文代码“一种改进的模糊C均值算法用于颅面CBCT图像中的阴影校正” 内容 matlab 文件夹包含执行偏差校正的 matlab 代码，而 python 文件夹包含执行相同操作的 python 代码，以及更复杂方法的示例，其中偏差场也受平滑度约束。 例子 在人头示例上运行代码的示例。

基于加窗FFT及插值改进算法在谐波检测中的应用分析，邱微，李雅梅，在进行谐波检测分析时直接采用快速傅立叶变换（FFT）会产生频谱泄露现象和栅栏效应，不能准确获取各次谐波参数。因此，本文针对谐

一种改进的TDS-OFDM信道估计算法

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本文基于对层次分析法在处理多目标决策问题时计算量较大、易出现误差的情况提出改进的目的，采用修改标度值和简化判断矩阵的方法，有效地解决了层次分析法在处理多目标决策问题时由于标度值差异太小而容易引起误差的情况，同时通过采用三角矩阵对判断矩阵进行简化，大大减少了求解过程中的计算量，有效地提高了判断矩阵的一致性。最后举例对改进前后两种方法进行了比较，结果表明改进后的方法能更好地适用于多目标决策问题。

针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。

基于蚁群优化的改进决策树算法研究，张忠坤，周亚建，本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT, Ant Colony Optimization Decision Tree)，该算法充分利用了蚁群算法的信息素反馈和启��

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原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息, 使得U-Net模型有良好的分割效果, 但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足. 由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法. 首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分, 以解决编码器部分相对简单, 不能提取相对抽象的高层语义特征. 然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重, 使网络更加注重细胞核特征的学习. 最后在池化操作过程中, 对池化域内的像素值分配合理的权值, 解决池化层丢失信息的问题. 实验证明, 改进型U-Net网络使宫颈细胞核分割效果更好, 模型也越鲁棒, 过分割和欠分割比率也越少. 显然, 改进型U-Net是更有效的图像分割方法.