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此函数使用 Jaccard 系数 (JC) 计算两个图像之间的相似性度量。

粒子群算法（PSO）正是从生物群体行为中得到启发，将优化问题的每一个可行解看作一个“粒子＂，用速度、位置、适应度三个指标表征该粒子的基本特性，基于PSO算法可以快速搜索最优解。下面是PSO算法和适应度函数，已调试，可以搜索最优解。

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史密斯-------麦克米伦形基本特性 结论：有理分式矩阵G(s)的史密斯-------麦克米伦形M(s)为惟一 结论：化有理分式矩阵G(s)为史密斯-------麦克米伦形M(s)的单模变换阵对{U(s),V(s)}不惟一。 结论：严格有理分式矩阵G(s)的史密斯-------麦克米伦形M(s)不具有保持严真属性，M(s)甚至可能为非真。 结论：对qq非奇异有理分式矩阵G(s) 其中a为非零常数 例：导出G(s)的史密斯-------麦克米伦形M(s) 解： 取 本例中G(s)是严真的，M(s)非严真。

适用于处理数据不均衡，通过数据增强扩充数据集，主要功能包含：加雨，雪，雾，倒置，随机黑框遮挡，曝光度，镜像，模糊，旋转，缩小等操作。

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