快速搜索密度峰值聚类

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。

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二值化阈值的选取方法，主要是选用经典的otsu方法，也成为大津法，是由日本人大津展之发明的第4期欧阳庆:不均匀光照下车牌图像值化研究145上述滤波算法即是图像处理中的同态滤波增效果.引人另一阈值11(x,y强算法,整个过程如图4所示T(r,y)= ag T,(x+k,y+[FTH「 LF H IFTH Ex(5)逐点二值化如果图4同态滤波箅法流程示意图f(x,y)>(1a)×T:;b(x,y)=255分别刘图1中的车牌图像进行同态滤波处理后的结果如图5所示.这里 Butterworth高通滤波f(x,y)

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