文档详情

VTK可视化技术极限学习机原理.ppt

发布：2025-04-23约7.98千字共17页下载文档

文本预览下载声明

VTK可视化技术可视化工具包VTK(VisualizationToolkit)是一个图形应用函数库,是一个跨平台的、开放源码、支持并行处理的软件工具包，融合了三维计算机图形学、图像处理和可视化三大技术，包括了众多优秀的图像处理和图形生成算法。拥有如下鲜明的技术特点：封装了许多优秀的可视化算法，给用户在操作和变换数据时带来诸多便利；用有强大三维图形渲染功能。同时支持面绘制和体绘制，从而使得三维可视化的效果得到极大地改善，与此同时，又使现有的图形硬件和图形库得以充分的利用；可扩展性。其源代码是针对用户开放的三维函数库，只要用户所设计编写的代码符合规范，都可以根据需要对其源代码进行修

显示全部

相似文档

极限学习机原理介绍.pdf 极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM) 一，ELM 概要 极限学习机是一种针对单隐含层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)的新算法。相对于传统前馈神经网络训练速度慢，容易陷入局部极小值点，学习率的选择敏感等缺点，ELM 算法随机产生输入层与隐含层的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。与之前的传统训练方法相比，ELM 方法具有学习速度快，泛化性能好等优点
2017-06-11 约7.51千字 5页立即下载
VTK技术在雷达图像可视化中的研究与应用.pdf 图像分析侯　焕等 :V T K 技术在雷达图像可视化中的研究与应用 VTK 技术在雷达图像可视化中的研究与应用侯　焕 ,韩　雷 ,林忠宇 ( 中国海洋大学信息科学与工程学院　山东青岛　266 100) 摘　要 :利用 V T K 对雷达图像数据进行三维可视化研究 ,其中研究了表面绘制和体绘制两种绘制技术 :表面绘制用移
2015-08-17 约1.02万字 3页立即下载
VTK教程之一 可视化管线.docx VTK教程之一可视化管线VTK是一个基于面向对象的开源三维绘图软件包，和其它的的三维绘图引擎如OSG、OGRE不同之处在于，VTK可视化对象主要是各种数据，更加注重对数据分析处理后的可视化，可视化的内容是人们无法直接感受到的东西，如地质构造、地层分布、矿床分布、三维空间应力场的状态变化等等，而OSG、OGRE是基于场景的可视化，更强调视觉感官的感受，所以OSG主要应用于虚拟现实领域，而VTK主要应用于科学计算可视化领域，本教程主要介绍VTK的可视化应用。?????? VTK的可视化设计是基于管线流的设计模式，将要处理的数据作为流动介质在管线中流动，不同的阶段对数据有不同的处理方式，VTK的可视
2017-12-19 约4.38千字 4页立即下载
极限学习机目标识别算法：原理、优化与应用探索.docx 极限学习机目标识别算法：原理、优化与应用探索一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1目标识别的重要性在当今数字化和智能化快速发展的时代，目标识别作为一项关键技术，广泛应用于众多领域，发挥着举足轻重的作用。在军事领域，目标识别是实现精确打击、战场态势感知以及战略决策制定的核心要素。在现代化战争中，战场环境复杂多变，敌方目标种类繁多且具备高机动性和强隐蔽性。通过精准的目标识别技术，能够快速、准确地区分敌我目标，判断目标的类型、位置和运动状态等关键信息，从而为武器系统提供精确的打击指引，提高作战效能，降低误击风险，有效保障己方作战力量的安全。例如，在导弹制导系统中，目标识别技术使导弹能够
2025-05-10 约4.89万字 37页立即下载
ELM极限学习机相关.docx 简单易学的机器学习算法——极限学习机(ELM)一、极限学习机的概念? ? 极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的 HYPERLINK /base/datastructure \o 算法与数据结构知识库 \t _blank 算法。? ? ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。二、极限学习机的原理ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。(选自黄广斌老师的PPT)对于一个
2018-07-02 约8.11千字 17页立即下载
基于小波核极限学习机的网络流量分类：原理、应用与优化.docx 基于小波核极限学习机的网络流量分类：原理、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术飞速发展的当下，网络已深度融入人们生活的方方面面，成为不可或缺的一部分。随着互联网用户数量的激增以及各类网络应用的广泛普及，网络流量呈现出爆发式增长态势，其复杂性和多样性也与日俱增。网络流量分类作为网络管理与安全防护领域的关键技术，旨在依据流量的特征和行为模式，将其准确划分到不同类别，这对于理解网络行为、保障网络安全、优化网络性能以及提升用户体验都有着举足轻重的意义。从网络安全角度来看，通过对网络流量进行分类，能够有效识别出异常流量和恶意行为。在网络攻击手段日益多样化和复杂化的今天，及时发现诸如
2025-04-28 约3.85万字 30页立即下载
ELM-Chinese-Brief(极限学习机).pdf 1 什么是超限学习机 Guang‐Bin Huang School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore egbhuang@.sg 1. 摘要
2017-09-26 约3.17万字 20页立即下载
elm-chinese-brief(极限学习机)新.pdf 1 什么是超限学习机 Guang‐Bin Huang School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore egbhuang@.sg 1. 摘要
2018-12-15 约3.17万字 20页立即下载
数据可视化技术学习指南.doc 数据可视化技术学习指南 TOC\o1-2\h\u14292第一章数据可视化基础 3 235251.1可视化概述 3 296801.2可视化工具介绍 3 159411.3可视化数据类型 3 2645第二章数据预处理 4 157852.1数据清洗 4 212632.1.1空值处理 4 253202.1.2异常值处理 4 267982.1.3数据类型转换 4 18202.1.4重复数据处理 4 280342.2数据转换 5 170052.2.1数据规范化 5 9682.2.2数据离散化 5 138382.2.3数据编码 5 225702.2.4特征选择 5 131192.3数据整合 5 228392
2025-04-18 约1.57万字 17页立即下载
基于VTK的三维地质体建模与可视化系统研究的开题报告.pdf 基于VTK的三维地质体建模与可视化系统研究的开题报告一、选题背景和意义随着现代科技的发展，三维可视化技术已经广泛应用于地质学领域。而三维地质体建模与可视化系统作为一个重要的工具，可用于地质勘探、矿产资源评价与管理、环境评价及地震预测等方面。因此，研究基于 VTK的三维地质体建模与可视化系统对地质学领域的深度发展有重要的意义。二、研究内容和方法本文的研究内容主要包括以下几个方面：（1）VTK软件的相关知识与技术，包括数据结构、可视化算法、图形处理等；（2）子体填充算法及其在三维地质体建模中的应用；（3）地形数据处理与可视化技术；（4）系统设计与实现。研究方法主要包括文献综述
2024-09-14 约小于1千字 2页立即下载
一种新型学习算法极限学习机当前研究剖析.docx 大连大学论文题目：一种新型学习算法极限学习机当前研究姓名：邹全义学科、专业：计算机科学与技术年级：2015级日期： 2016年7月摘要机器学习是当今大数据时代的核心研究方向，机器学习的研究成果被广泛应用到模式识别、计算机视觉、数据挖掘、控制论等领域当中，并渗透到人们日常生活的方方面面当中。而在机器学习的研究当中，预测、分类的研究占据着重要的地位，预测、分类模型的性能往往是一个应用成果与否的关键。数据挖掘，如支持向量机（SVM)、极限学习机（ELM)等，的潜力已经成为了当今机器学习的主流研究方向。传统前馈神经网络采用梯
2017-06-01 约8.67千字 14页立即下载
基于相关熵Laplace损失函数的极限学习机机学习机研究.docx 基于相关熵Laplace损失函数的极限学习机机学习机研究基于相关熵Laplace损失函数的极限学习机研究一、引言随着大数据时代的到来，机器学习技术得到了广泛的应用。极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）作为一种新兴的机器学习算法，具有简单、快速和高效的特点，被广泛应用于分类、回归和聚类等任务中。然而，传统的ELM算法在处理具有复杂性和不确定性的问题时，仍存在一些局限性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于相关熵Laplace损失函数的极限学习机算法。二、相关熵Laplace损失函数相关熵是一种衡量两个随机变量之间相似性的度量，具有对噪声和异常值较好的鲁棒性
2025-05-17 约1.95千字 4页立即下载
基于改进花粉算法的极限学习机分类模型.pptx 基于改进花粉算法的极限学习机分类模型汇报人：2024-01-27 目录contents引言极限学习机分类模型花粉算法原理及改进策略基于改进花粉算法的极限学习机分类模型实现实验结果与分析总结与展望 01引言 极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）是一种单隐层前馈神经网络（SLFNs）的学习算法，具有学习速度快、泛化性能好等优点。然而，传统ELM算法在训练过程中随机选择隐层节点和连接权值，容易导致模型不稳定和过拟合等问题。花粉算法（FlowerPollinationAlgorithm，FPA）是一种模拟自然界中花朵授粉过程的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点
2024-06-18 约3.82千字 27页立即下载
《极限学习机优化不完备数据模糊聚类算法研究》.docx 《极限学习机优化不完备数据模糊聚类算法研究》一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，数据往往存在不完备性，如缺失值、异常值等，这给传统的聚类算法带来了挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）优化的不完备数据模糊聚类算法。该算法旨在提高聚类的准确性和鲁棒性，有效处理不完备数据，为相关领域提供有效的数据处理方法。二、相关文献综述在数据挖掘和机器学习领域，聚类算法一直是一个热门研究方向。对于不完备数据的处理，传统聚类算法往往难以取得满意的效果。近年来，有学者提出了
2025-01-01 约9.07千字 18页立即下载
不平衡数据分类和极限学习机算法研究的开题报告.docx 不平衡数据分类和极限学习机算法研究的开题报告一、选题背景数据分类是机器学习中的一个重要领域，它是将数据划分为不同的类别或标签的过程。在实际应用中，数据往往是不平衡的，这意味着某些类别的数据样本数量很少，而其他类别的数据样本数量很多。对于这种不平衡的数据分类问题，传统的分类算法往往表现不佳。因此，如何有效地解决不平衡数据分类问题，成为当前机器学习领域研究的热点之一。 极限学习机（ExtremeLearningMachine，简称ELM）算法是机器学习中一种基于神经网络的非常快速和有效的分类算法。与传统的神经网络算法相比，它具有训练速度快，泛化性能好等优点。因此，ELM算法被广泛应用于各种机器
2024-05-02 约1.06千字 2页立即下载