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图像相似度 使用几种技术的Python图像相似度比较 要求： sudo apt-get install -y python-pip sudo pip install PIL numpy 用法 将脚本保存到与主脚本相同的文件夹中 从脚本导入功能 from image_similarity import similarity_bands_via_numpy from image_similarity import similarity_histogram_via_pil from image_similarity import similarity_vectors_via_numpy from image_similarity import similarity_greyscale_hash_code 从主脚本调用功能 similarity_bands_via_numpy, sim

常规相似度测量方法的性能受到高维数据维数诅咒的严重影响，原因是稀疏维数和噪声维数之间的数据差异占据了很大一部分相似度，从而导致任何结果之间的差异。提出了一种基于归一化净格子空间的高维数据测量方法，将每个维的数据范围划分为几个区间，将不同维的分量映射到对应的区间上，只有相同或相邻区间的分量为了验证该方法，为验证该方法，使用了三种数据类型，并比较了七种常见的相似性测量方法。 实验结果表明，该方法的相对差异随维数的增加而增加，比常规方法高出约两个或三个数量级。此外，该方法在不同维度上的相似范围为[0，1 ]，适合进行降维后的相似性分析。

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Word2Vec 作者： Mathur电子邮件： LinkedIn： : 编写此python脚本的目的是使用word2vec查找任意2个文本文档之间的余弦相似度 有关word2vec的详细信息，请参见 我正在使用一种名为gensim的实现来开发此代码，请参见此处以安装gensim 为了使gensim运行，您需要安装anaconda并使用其python，可以在此处找到它 现在，已经针对可用于Kaggle挑战的数据集开发了脚本，为 该脚本是对此处的脚本的修改。 现在，要运行这些脚本，请执行以下操作： 步骤1。 您需要使用Word2Vec创建模型以获取可用产品的详尽列表。 我将word2vec训练在可用于文件“ train.csv”的“产品标题”上。 您需要执行以下操作来训练Word2Vec python Word2Vec_AverageVectors.py 该脚本

具有空间矢量控制方案的感应电动机三相电压源逆变器被广泛用于工业应用中。 遭受的故障将导致输出转矩纹波和谐波电流降低系统性能。 本文提出了一种新颖的诊断方法，用于检测和定位绝缘栅双极型变压器的开路故障。 离散小波变换被用作三相输出电流的预处理技术，近似系数被应用于获得能量矢量。 计算每两个能量矢量之间的欧式距离，以测量电流相似度以诊断故障。 当IGBT发生开路故障时，欧氏距离的值将小于正常情况下的值，然后可以检测到故障。 也可以根据提取的特征来定位故障。 仿真和实验结果表明，该方法具有较高的效率和优点。

为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点。该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性。进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性。

ls(W1,W2)是（W1,W2）的最近共有祖先。P(W)是单词W在特定本体库中出现的概率

多种字符串相似度算法的比较研究.doc