P-M模型,P-M model
1)P-M modelP-M模型
1.The experiment and discussion showed that our algorithm can overcome the staircasing effect of theP-M model well.实验分析表明,该模型很好地解决了P-M模型存在的灰度"阶越"现象,处理结果具有更高的峰值信噪比。
2)P&M ModelP&M模型
英文短句/例句
1.Image denoising based on modified P&M model algorithm基于改进型P&M模型算法的图像去噪
2.Moore-Penrose Pseudo-Inverse and Equivalent Martingale Measures in General Black-Scholes Model;M-P逆与一般B-S模型中的等价鞅测度(英文)
3.A Study on Award and Penalty Management Model M (a, b, c, d, R, P);一种奖罚管理模型M(a,b,c,d,R,P)的研究
4.Applying SEBAL model and P-M Equation to estimate land-surface evapotranspiration over lower reaches of Wuyu"er River利用SEBAL模型与P-M公式估算乌裕尔河下游地表蒸散
5.On the Exponential Hyperelliptic Equation x~2=p~(2m)-p~(m+n)+1关于指数型超椭圆方程x~2=p~(2m)-p~(m+n)+1
6.Research on Queuing System M/M/C/m/m in Aircraft Battle Damage RepairM/M/C/m/m排队系统模型的飞机战伤抢修研究
7.The Constitution and Numerical Solution of GSM(m,1)(m=1,2) Model;GSM(m,1)(m=1,2)模型的结构及数值解
8.Another Eigenvalue of the M/M~2/1 Queueing ModelM/M~2/1排队模型的另一个特征值
9.Analysis of Testing and Evaluating the CSI based on the P-M Fuzzy Measure Space;实现CSI测评的P—M模糊测度空间的构建探析
10.Self-dual Codes over Z_(p~m) and Construction of Unimodular LatticesZ_(p~m)环上的自对偶码与幺模格的构造
11.M/M/1/m/m Queuing System with Wrong Service一类有差错服务的单服务窗闭合式M/M/1/m/m排队模型
12.Determine the Order of AR(p) Model via Lasso;AR（p）模型的Lasso方法定阶
13.(p,a)-sensitive k-anonymity:privacy protection model(p,a)-sensitivek-匿名隐私保护模型
14.Other Eigenvalues of the Exhaustive-Service M/M/1 Queueing Model with Single Vacations;单重休假M/M/1排队模型的其它特征值
15.Repairable M/M/c/N queuing system with negative customers有负顾客到达的M/M/c/N可修排队模型
16.Simulation for After-sales Field Service Queuing Approximation M/G/m Model售后现场服务排队近似M/G/m模型仿真
17.An explanation of M/M/1 queuing model with variable input rate具有可变输入率的M/M/1排队模型的一个注解
18.The Application of M/M/C Queuing Model in the Barber Service IndustriesM/M/C排队模型在理发服务行业中的应用
相关短句/例句
P&M ModelP&M模型
3)twin P-M modelTwin P-M模型
4)P & M permeability modelP&M渗透率模型
5)P&M model algorithmP&M模型算法
1.Image denoising based on modifiedP&M model algorithm基于改进型P&M模型算法的图像去噪
6)AR(m) EGARCH(p,q) M ModelAR(m)-EGARCH(p,q)-M模型
延伸阅读
"泛魔"识别模型一种以特征分析为基础的图像识别系统。1959年B.塞尔弗里吉把特征觉察原理应用于图像识别的过程，提出了"泛魔"识别模型。这个模型把图像识别过程分为不同的层次，每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。塞尔弗里吉把每种特征分析机制形像地称作一种"小魔鬼"，由于有许许多多这样的机制在起作用，因此叫做"泛魔"识别模型。这一模型的特点在于它的层次的划分。"泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼"，它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中，每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如，在识别英文字母时，每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量，如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角，不连续曲线和连续曲线等；再由"认知鬼"接受特征鬼的反应，每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊"，发现的特征越多，"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小，选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线，一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应，但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征（斜线）与其不符合；D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征（斜线、直角）与其不符合；只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征，所以R鬼的叫喊声最大，因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。"泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨，不致混淆；对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习，如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征；它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
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