1.SHAPLEY值算法缺点 分配方案受到收益状况的影响，并未考虑投入因素、风险因素、努力因素、客户因素等的差异； 忽略参与者之间的相互作用； 使用SHAPLEY值计算需要知道所有合作方式的获利情况，现实情况很难办到； …… 四、拓展

针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题，本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的医学图像融合算法，对多模态医学影像进行融合，增强细节结构提取的能力，提高图像融合质量，为医疗诊断提供依据.首先，将已配准的源图像进行NSST分解，得到低频子带和一系列高频子带；其次，对于低频子带系数，提出利用局域平均能量与局域标准差的合成值进行子带之间选择的融合策略，有利于完整保存基础信息，对于高频子带系数，利用改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian，NSML）的方法进行融合；接着，将融合过后的低、高频子带进行NSST的逆过程变换，从而得到融合之后的图像；最后，在灰度和彩色医学多模态图像上进行大量的实验，并选择信息熵（IE），空间频率（SF），标准差（SD）和平均梯度（AG）对融合后的图像进行质量评价.仿真结果表明，本文算法在主观视觉效果以及客观评价指标上均取得较大改善.与其他算法相比，信息熵，标准差，空间频率和平均梯度的平均值分别提高了2.99%，4.06%，1.78%和1.37%，融合后的图像包含更丰富的细节纹理信息，视觉效果更好.

STM32模拟I2C读写EEPROM，经过实际项目验证OK，值得大家参考~

该资源包含了各种常用fortran的插值程序，比较适合大家参考学习，故此分享该例程以便大家少走弯路。

自己编了个二值图和灰度图的匹配代码还不错-1.fig I=imread; I1=rgb2gray; %I1=255-I1; data=graythresh; img=im2bw; imshow; [m n]=size; img1=zeros; for i=1:m     for j=1:n            if img==1             img1=I1;            else                img1=0;           end     end end figure imshow);

黑大数值分析实验（C语言）1-10完整版

包含博文中涉及的图的仿真代码，以及实验方案、实验数据、数据解析和分析的代码。为防止乱码代码都备份了.txt格式

压缩文件内包含各种数值分析算法的c语言程序。希望帮助到各位

数值分析第三次作业参考答案

K-近邻算法 文章目录K-近邻算法学习目标1.10 交叉验证，网格搜索1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证**问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？**2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：4 鸢尾花案例增加K值调优 学习目标 掌握K-近邻算法实现过程 知道K-近邻算法的距离公式 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 知道kd树实现搜索的过程 应用KNeighborsClassifier实现分类 知道K-近邻算法的优缺点 知道交叉验证实现过程 知道超