”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA主题模型评估方法--Perplexity http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA-math-LDA 文本建模 http://www.iyunv.com/thread-59890-1-1.html 用python计算lda语言模型的困惑度并作图 h

对于LDA模型,最常用的两个评价方法困惑度(Perplexity).相似度(Corre). 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d,所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定,这个不确定成都就是困惑度.困惑度越低,说明聚类的效果越好. 计算公式     分母是测试集中所有单词之和,即测试集的总长度,不用排重.其中p(w)指的是测试集中每个单词出现的概率,计算公式如下.p(z|d)表示的是一个文档中每个主题出现的概率,就是程序中的.theta文件,p(w|z)表示的是词典中的每一个单词在某个主题下

如何将Matlab中"模糊控制设计器"的隶属度函数导出图片(figure)详情参考matlab官方帮助手册:plotmf()函数https://www.mathworks.com/help/fuzzy/plotmf.html1.在利用matlab模糊控制设计器时,将设计完成的模糊控制器保存到工作区/工作文件夹:File->Export->To Workspace- / To File注意:格式为"XXX.fis" 2. plotmf(fis,'input

原文:模糊集合和隶属度函数--AForge.NET框架的使用(一) 什么是AForge.NET? AForge.NET是一个为开发人员和研究人员开发的框架,它可以用于计算机视觉,遗传算法,图像处理,神经网络,机器人学习与控制,机器学习和模糊系统. AForge.NET的官方文档比较丰富,网上也有一些相关文章,但是多是关于视觉和神经网络的,而我个人对模糊系统比较感兴趣,故写下自己的一些感受. 模糊系统和模糊理论简述 模糊系统主要是区别于经典系统(或称为常规系统).在研究人机系统,管理系统,特别是经

torchnet+VGG16计算patch之间相似度 torch VGG16 similarity 本来打算使用VGG实现siamese CNN的,但是没想明白怎么使用torchnet对模型进行微调...所以只好把VGG的卷积层单独做一个数据预处理模块,后面跟一个网络,将两个VGG输出的结果输入该网络中,仅训练这个浅层网络. 数据:使用了MOTChallenge数据库MOT16-02中的pedestrian 代码: -- -------------------------------------

随着上汽集团与阿里云的合作开展,阿里云各项技术逐步深入到上汽汽车研发领域的核心业务实现落地.其中上海汽车集团股份有限公司乘用车分公司(以下简称上汽乘用车)与阿里云共建的仿真计算混合云就是新制造产业升级的典型代表项目. 上汽乘用车作为上汽集团全资子公司,承担着上汽自主品牌汽车的研发.制造与销售,拥有荣威.MG两大品牌,上海.南京和英国三地技术研发中心,上海临港.南京浦口和英国长桥三个制造基地.伴随上汽乘用车的市场表现强劲,车型研发工作也在持续加速升级,而为工程仿真服务的的计算资源供应开始远远落后于

linux环境下,没有首先安装python_Levenshtein,用法如下: 重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现. 1. Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离.要求str1和str2必须长度一致.是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数.如 2. Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离(也成Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删

(一)定义:EC2和实例EC2(elastic compute cloud,弹性计算云),即云中的虚拟服务器. 是用于在云中创建和运行虚拟机的 Amazon Web 服务.简言之,EC2就是一部具有无限采集能力的虚拟计算机,用户能够用来执行一些处理任务.EC2是一种可选择的虚拟集群的服务模型.EC2实例:用户创建好AMI后,实际运行的系统称为一个实例(instance).AWS 将这些虚拟机称为"实例".EC2的本质是运行在云中虚拟机上的web服务.EC2实例的本质是云上的虚拟机. E

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

我这个计算得14通道,每个通道截取3000个数据得复杂度,最后将计算得出得数据存储到本地txt文档中 function LZC(data) % 计算一维信号的复杂度 % data时间序列 % lzc:信号的复杂度 data = data(:,1:3000); for i=1:14 MeanData = mean(data(i,:)); % 数据二值化处理,基于均值的二值化处理 b=(data(i,:)> MeanData); x(1:length(b))='0'; x(b)='1';%二值化后得

作者 | 黄玉奇(徙远)  阿里巴巴高级技术专家 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词 1219 即可下载本文 PPT 及实操演示视频. 导读:伴随 5G.IoT 的发展,边缘计算正在成为云计算的新边界,而规模和复杂度的日益提升对边缘计算的效率.可靠性.资源利用率等一系列能力又提出了新的诉求.试想,如果能将云能力从中心往边缘触达,上述问题是不是将迎刃而解?在云原生时代构建云到边的触达通路,保持云边一致性体验,我们的抓手又在哪里呢?本文将一一为你揭晓. 云原生的理念现今正如火如荼.它

http://hi.baidu.com/dreamflyman/item/11e920165596280fd0d66d9f >> syms k;>> kfac=sym('k!');>> subs(kfac,k,10) ans = 3628800 >> subs('x!',10) ans = 3628800 其实,以上程序还可以求更大的数的阶乘,只不过即使算出来为Inf,似乎没有什么用处. http://www.zdh1909.com/html/matlab/

题目描述: 对于不同的字符串,我们希望能有办法判断相似程度,我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法如下: 1 修改一个字符,如把“a”替换为“b”. 2 增加一个字符,如把“abdd”变为“aebdd”. 3 删除一个字符,如把“travelling”变为“traveling”. 比如,对于“abcdefg”和“abcdef”两个字符串来说,我们认为可以通过增加和减少一个“g”的方式来达到目的.上面的两种方案,都只需要一次操作.把这个操作所需要的次数定义为两个字符串

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

static void Main(string[] args) { Levenshtein(@"今天天气不错", @"今天的天气不错啊"); Console.Read(); } /// <summary> /// 字符串相似度计算 /// </summary> /// <param name="str1"></param> /// <param name="str2">

实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

目录 更改elasticsearch的score评分 插件源码解读 脚步一 脚本二(fast-vector-distance) 部署 测试 创建索引 查询 版本说明 项目详细见github 参考文献 更改elasticsearch的score评分 在某些情况下,我们需要自定义score的分值,从而达到个性化搜索的目的.例如我们通过机器学习可以得到每个用户的特征向量.同时知道每个商品的特征向量,如何计算这两个特征向量的相似度?这个两个特征向量越高,评分越高,从而把那些与用户相似度高的商品优先推荐给

Levenshtein Distance莱文斯坦距离定义: 数学上,两个字符串a.b之间的莱文斯坦距离表示为levab(|a|, |b|). levab(i, j) = max(i, j)  如果min(i, j) = 0; =  min(levab(i - 1, j) + 1, levab(i, j-1) + 1, levab(i - 1, j - 1) + 1)     (ai != bj) 否则其中ai != bj 是指示函数,当ai != bj 时为1, 否则为0. 核心公式就是下面: