二级系统与三级系统测评内容的差别

因为知识工程课有学习dedupe使用的需要，但在网上很难找到有关dedupe在windows下的使用方法的小白教程，所以写这篇博客希望帮到有需要的人。本文使用的编译软件时pycharm,环境为python3.6,主要参考了以下博文的内容。博客链接 本文主要分为以下两部分 环境的安装及相关文件的下载 示例程序的调试使用 一.环境的安装及相关文件的下载 1.dedupe使用实例下载。 下载链接 2.下面以第一个示例csv_example为例，进行相关环境配置和操作。 首先观察csv_example.py,如下图： 需要安装的包为future,dedupe,unidecode. （1）相关包的安

针对室内复杂的非结构化环境和机器人动态变化的服务任务,提出基于快速识读码(QR code)技术的室内环境空间认知手段.在双目视觉获得深度信息的前提下,基于DSmT证据理论构建信息不确定数学模型,形成描述体素占有/空闲概率的三维栅格地图.在构建三维地图的同时,利用粘贴在大物品上的基于QR code技术的人工物标,为环境中的大物品添加语义标签,并基于大物品的尺寸更新对应的体素占空值,形成含大物品功能属性和归属关系描述的三维栅格语义地图.通过实验与其它信息融合算法进行对比,并对人工物标的识读准确性进行分析,证明该方法的有效性和可行性.

基于共性与特性信息融合的遥感场景图像分类.zip

## Malsite-Deep Malsite-Deep：基于NearMiss-2策略的深度学习和多信息融合预测蛋白质丙二酸化位点 ### Malsite-Deep使用以下依赖项： Python 3.6 麻木 科学的 scikit学习 大熊猫 TensorFlow 凯拉斯 ###指导原则：**数据集文件包含五类数据集，其中包含训练数据集和独立测试数据集。 **特征提取： PseAAC.py是PseAAC的实现。 exchange_matrix.m和be_extract_feature是BE的实现。 Bi_profile_bayes.m是BPB的实现。 DPC.py是实施DC的实现。 EBGW_DATA.m和EBGW.m是EBGW的实现。 BLOSUM62.py是BLOSUM62的实现。 EAAC.py是EAAC的实现。 PWAA_Y1.m是PWAA的实现。 **

针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题, 提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法. 该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下, 形成多源异类知识融合识别模型, 对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理, 得到识别结果. 仿真实例验证了所提出方法的优越性.

针对多传感器的目标识别问题，利用异类传感器数据多样性的特点，通过可信度的概念将多种数据进行融合。根据目标信息的不确定性，引入模糊物元分析法确定特性熵权，用Vague集表达目标的特征值，根据Vague度距离给出目标识别结果。实验仿真表明，异类传感器比同类传感器能更好地融合信息，提高目标识别效果。

基于神经网络信息融合的智能机器人

粗集理论在信息融合中的应用

三、窗口傅里叶变换（傅里叶→小波） 由于传统傅里叶分析只适用于平稳信号，在进行非平稳信号的分析时通常采用时频处理方法，它将一维时域信号分解为二维时域—频域联合分布表示。传统傅里叶分析不适用于时变信号的分析，但是可以在时域和频域内进行加窗处理，窗内的信号认为是准平稳的，对它们可以采用平稳信号的分析方法，如频谱分析和功率谱分析。这就是窗口傅里叶变换。