排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 11 毫秒
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正则搜索树的分支因数对算法的复杂度有决定性影响。尤其在深度优先的启发式搜索中,决定时间复杂度的启发式分布与分支因数紧密相关。本文介绍两种分支因数的计算方法:数值法与解析法。在数码难题及鲁比克魔方这两类实际的问题空间上,用这两种方法可获得相同结果。这些结果是进一步研究算法时间复杂度的必要基础。 相似文献
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自适应Canny边缘检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价。针对Canny算法的缺陷,提出用自适应空间域平滑方式清除图像中的椒盐噪声;用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。 相似文献
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提出基于描述器的对象匹配（DROM）方法,通过增加一个私有属性关联层来扩展已有的方案,从而提高匹配正确率.探讨对象匹配环境中的知识重用,包括知识类型的重用和任务无关分类器的重用.实验结果表明,增加描述器能使DROM获得更多的匹配知识,从而可以提高DROM的匹配正确率. 相似文献
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以问题空间上启发值的分布为启发函数的特征来分析迭代延伸A^*(IDA^*)的时间复杂度。使启发函数的作用相当于减小有效的搜索深度。分析还表明渐进启发分支因数与遍历分支因数相同。实验结果证实用该结论可以准确地预测IDA^*在数码难题这些实际问题上的性能。 相似文献
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