1. 仿真實驗結果表明,運用學習向量量化神經網絡檢測入侵,可以達到較高的準確檢測率,是一種有效的入侵檢測手段。
2. 在實驗后我們發現,提出的方法相對于邊緣吻合向量量化編碼呈現了較好的影像品質。
3. 針對向量量化這種常用的圖象壓縮方法,設計了兩類信息搭載方案,并對參數取值的不同情況進行了實驗比較。
4. 第二層次將自組織拓撲映射與向量量化器相結合,最終生成主曲線。
5. 在此基礎上用一個有限維向量量化光照變化,對像素進行補償,提高對光照變化的適應能力。
6. 受分形編碼啟發,提出了一種新的基于向量量化的圖像超分辨率方法。
7. 該方法使用了向量量化技術并采用LBG算法設計碼本.
8. 在實驗設計上,先產生三種混合樣本資料,以比較在各種不同的實驗設計下,學習向量量化網路分類正確性之差異。
心往一處想造句,用心往一處
時間:2023-09-19 08:0:58而笑造句,用而笑造句
時間:2023-09-17 10:0:32亦當造句,用亦當造句
時間:2023-09-15 04:0:14小段造句,用小段造句
時間:2023-09-15 02:0:12