Fuzzy Local(퍼지 로컬)란 무엇입니까?
Fuzzy Local 퍼지 로컬 - In this paper, applications of the fuzzy $q$-Taylor's expansion, the fuzzy local $q$-Taylor's expansion and the fuzzy $q$-Euler's method, based on the generalized Hukuhara $q$-differentiability are illustrated which are two numerical methods for finding approximate solution of the fuzzy initial value $q$-problems (for short FIVq-Ps). [1] Volumes and hot spots were segmented on SUV maps for 18F-FLT PET (using the fuzzy locally adaptive bayesian algorithm) and 18F-FMISO PET (using a mean contralateral image + 3. [2] The third step makes use of this fuzzy localization information of the objects and the intensity distributions of the four tissue components, already learned and encoded in the model, to optimally delineate in a fuzzy manner and quantify these components. [3] In cultured human and mouse cells, Inturned and Fuzzy localized to the basal body and proximal region of cilia, and cilium formation was compromised by depletion of either Inturned or Fuzzy. [4] Images were registered and volumes were determined using combinations of thresholds and the fuzzy locally adaptive Bayesian (FLAB) algorithm. [5] Finally, a regularization term using a Fuzzy Locality Preserving Scatter (FLPS) matrix is integrated into fuzzy discriminant analysis, and the spatial-spectral information of HSIs is effectively fused to construct the projection matrix. [6] Sur la TEP initiale, l’algorithme FLAB (fuzzy locally adaptive Bayesian) a ete applique en utilisant trois classes (une pour le fond et deux pour la tumeur) pour definir simultanement un volume tumoral global et V1. [7] This task faces three inherent challenges: (1) how to eliminate the influence of semantically inessential contents in image queries; (2) how to deal with the fuzzy localization of inaccurate image queries; (3) how to determine the precise boundaries of target segments. [8] For this, we propose a fuzzy localization algorithm that uses flow measurement through wireless channel to compute the distance separating the anchor and the sensor nodes. [9]본 논문에서는 일반화된 Hukuhara $q$-미분성을 기반으로 퍼지 $q$-Taylor's 전개, 퍼지 국부 $q$-Taylor's 전개 및 퍼지 $q$-Euler's 방법의 적용을 설명한다. 퍼지 초기값 $q$-problems(짧은 FIVq-P의 경우)의 근사해를 찾는 방법. [1] 부피와 핫스팟은 18F-FLT PET(퍼지 로컬 적응 베이지안 알고리즘 사용) 및 18F-FMISO PET(평균 반대측 이미지 + 3 사용)의 SUV 맵에서 분할되었습니다. [2] 세 번째 단계는 객체의 퍼지 위치 정보와 모델에서 이미 학습 및 인코딩된 4개의 조직 구성 요소의 강도 분포를 사용하여 퍼지 방식으로 최적으로 묘사하고 이러한 구성 요소를 정량화합니다. [3] 배양된 인간 및 마우스 세포에서 Inturned 및 Fuzzy는 섬모의 기저체 및 근위 영역에 국한되었고 섬모 형성은 Inturned 또는 Fuzzy의 고갈에 의해 손상되었습니다. [4] 임계값과 퍼지 로컬 적응 베이지안(FLAB) 알고리즘의 조합을 사용하여 이미지를 등록하고 볼륨을 결정했습니다. [5] 마지막으로 FLPS(Fuzzy Locality Preserving Scatter) 행렬을 사용하는 정규화 항을 퍼지 판별 분석에 통합하고 HSI의 공간 스펙트럼 정보를 효과적으로 융합하여 투영 행렬을 구성합니다. [6] 초기 PET 스캔에서 FLAB(퍼지 국소 적응 베이지안) 알고리즘은 전체 종양 부피와 V1을 동시에 정의하기 위해 3가지 클래스(배경용 1개, 종양 2개)를 사용하여 적용되었습니다. [7] 이 작업은 세 가지 고유한 문제에 직면해 있습니다. (1) 이미지 쿼리에서 의미론적으로 불필요한 콘텐츠의 영향을 제거하는 방법; (2) 부정확한 이미지 쿼리의 퍼지 현지화를 처리하는 방법; (3) 타겟 세그먼트의 정확한 경계를 결정하는 방법. [8] 이를 위해 무선 채널을 통한 흐름 측정을 사용하여 앵커와 센서 노드 사이의 거리를 계산하는 퍼지 위치 파악 알고리즘을 제안합니다. [9]
semi automated approach 반자동 접근
Two approaches were compared: firstly, the radiomic features were extracted from the delineated primary tumor volumes in both PET (using the automated fuzzy locally adaptive Bayesian, FLAB) and CT (using a semi-automated approach with 3D Slicer™) components. [1] To avoid unreliable manual delineations, the ground truth was generated with a semi-automated approach: a volume containing the tumor and excluding the bladder was first manually determined, then a well-validated, semi-automated approach relying on the Fuzzy locally Adaptive Bayesian (FLAB) algorithm was applied to generate the ground truth. [2]두 가지 접근 방식을 비교했습니다. 첫째, PET(자동 퍼지 국소 적응 베이지안, FLAB 사용) 및 CT(3D Slicer™을 사용한 반자동 접근 방식 사용) 구성 요소 모두에서 묘사된 원발성 종양 부피에서 방사성 특징을 추출했습니다. [1] 신뢰할 수 없는 수동 묘사를 피하기 위해 반자동 접근 방식을 사용하여 ground truth를 생성했습니다. 즉, 종양을 포함하고 방광을 제외한 부피를 먼저 수동으로 결정한 다음 Fuzzy local Adaptive Bayesian( FLAB) 알고리즘을 적용하여 정답을 생성했습니다. [2]
virtual real occlusion
In this method, based on the GPU, extracting the ROI area where the virtual object is located (the area where the virtual-real occlusion occurs),then introducing the real scence color image as the guide image to modified joint bilateral filtering the depth image to repair the wrong edge information and “black hole” of the depth image;pixel-by-pixel point to determine the depth relationship between the virtual object and real object, to achieve virtual-real occlusion rendering blend;for the still existing “sawtooth artifacts” using delay-coloring only fuzzy local boundary algorithm, to achieve accurate and smoothing edges virtual-real occlusion to enhance visual effects. [1]이 방법은 GPU를 기반으로 가상 객체가 위치한 ROI 영역(가상 현실 폐색이 발생하는 영역)을 추출한 다음 실제 장면 컬러 이미지를 가이드 이미지로 도입하여 수정된 관절 양방향 필터링 깊이 이미지 깊이 이미지의 잘못된 에지 정보 및 "블랙홀"을 복구하기 위해;가상 객체와 실제 객체 사이의 깊이 관계를 결정하기 위한 픽셀 단위 포인트, 가상 현실 오클루전 렌더링 혼합을 달성하기 위해;아직 존재하는 "톱니바퀴용 아티팩트"는 지연 색상만 퍼지 로컬 경계 알고리즘을 사용하여 정확하고 부드러운 가장자리 가상 현실 폐색을 달성하여 시각 효과를 향상시킵니다. [1]
Possibilistic Fuzzy Local
The cluster-based retention offers have provided by the clustering algorithm of hybrid kernel distance-based possibilistic fuzzy local information C-means (HKD-PFLICM), whereas the measurement of distance have accomplished through the kernel functions such as the hyperbolic tangent kernel and Gaussian kernel. [1] The Possibilistic Fuzzy Local Information C-Means (PFLICM) algorithm has been previously applied to segment SAS imagery. [2]클러스터 기반 유지 제안은 하이브리드 커널 거리 기반 가능성 퍼지 로컬 정보 C-평균(HKD-PFLICM)의 클러스터링 알고리즘에 의해 제공되는 반면, 거리 측정은 쌍곡선 탄젠트 커널 및 가우시안과 같은 커널 기능을 통해 수행되었습니다. 핵심. [1] nan [2]
Adaptive Fuzzy Local
The three new PCM-based local spatial information algorithms: Possibilistic c-means with spatial constraints (PCM-S), possibilistic local information c-means (PLICM), and adaptive possibilistic local information c-means (ADPLICM) algorithms, were developed corresponding to the available fuzzy c-means with spatial constraints (FCM-S), fuzzy local information c-means (FLICM), and adaptive fuzzy local information c-means (ADFLICM) algorithms. [1] In this work, Fuzzy local information c-mean (FLICM) and Adaptive Fuzzy local information c-means (ADFLICM) method have been tested to handle noise for remote sensing data classification. [2]세 가지 새로운 PCM 기반 지역 공간 정보 알고리즘: 공간 제약이 있는 가능성 c-평균(PCM-S), 가능성 지역 정보 c-평균(PLICM) 및 적응 가능성 지역 정보 c-평균(ADPLICM) 알고리즘이 이에 따라 개발되었습니다. 공간 제약이 있는 사용 가능한 퍼지 c-평균(FCM-S), 퍼지 국부 정보 c-평균(FLICM) 및 적응 퍼지 국부 정보 c-평균(ADFLICM) 알고리즘. [1] nan [2]
Combining Fuzzy Local
Methods: In this paper, we report a novel computational approach combining fuzzy local ternary pattern (FLTP), Position-Specific Scoring Matrix (PSSM), and rotation forest (RF) to identify DTIs. [1] Aiming at the insensitivity of spatial constrained FCM clustering algorithm to noise and its image detail processing, the KBFWCM algorithm proposes a comprehensive algorithm combining fuzzy local similarity measures (space and grayscale) and the typicality of data attributes. [2]방법: 이 논문에서는 DTI를 식별하기 위해 FLTP(퍼지 로컬 삼항 패턴), PSSM(Position-Specific Scoring Matrix) 및 RF(회전 포리스트)를 결합한 새로운 계산 접근 방식을 보고합니다. [1] 공간적 제약 FCM 클러스터링 알고리즘의 노이즈 및 이미지 세부 처리에 대한 둔감성을 목표로, KBFWCM 알고리즘은 퍼지 로컬 유사성 측정(공간 및 회색조)과 데이터 속성의 전형성을 결합한 포괄적인 알고리즘을 제안합니다. [2]
fuzzy local information 퍼지 지역 정보
The three new PCM-based local spatial information algorithms: Possibilistic c-means with spatial constraints (PCM-S), possibilistic local information c-means (PLICM), and adaptive possibilistic local information c-means (ADPLICM) algorithms, were developed corresponding to the available fuzzy c-means with spatial constraints (FCM-S), fuzzy local information c-means (FLICM), and adaptive fuzzy local information c-means (ADFLICM) algorithms. [1] Then, the spatial information and kernel of the neighbourhood pixels are integrated through the Robust Semi-supervised Kernelized Fuzzy Local information C-Means Clustering (RSKFL-CMC) method to attain significant clustering process. [2] In this study, evolution developed for overall accuracy (OA) calculated by FERM (fuzzy error matrix) technique for an algorithm, namely fuzzy local information c-means (FLICM) using base classifier FCM, adaptive fuzzy local information c-means (ADFLICM) using base classifier FCM and fuzzy c-means with constraints. [3] These results are compared to the nonlocal fuzzy C-means method (LNLFCM), discrete cosine transform-LNLFCM (DCT-LNLFCM), kernel weighted fuzzy local information C-means (KWFLICM), and bias correction embedded fuzzy C-means with spatial constraint (BCEFCM-S) algorithm. [4] Finally, the binary image is obtained by the robust fuzzy local information c-means (FLICM) clustering algorithm. [5] Experiment results on two multispectral Formosat-2 forest images present that our algorithm obtains better detection performance when compared with FCM, fuzzy local information c-means (FLICM) and original GA algorithm. [6] Secondly, a new fuzzy weighted factor based on entropy-like divergence-based kernel is proposed by improving the existing trade-off weighting factor of kernel-based fuzzy local information C-means clustering (KWFLICM). [7] The cluster-based retention offers have provided by the clustering algorithm of hybrid kernel distance-based possibilistic fuzzy local information C-means (HKD-PFLICM), whereas the measurement of distance have accomplished through the kernel functions such as the hyperbolic tangent kernel and Gaussian kernel. [8] These methods are integrated to Genetic Algorithm based Fuzzy Local Information C-Means-MapReduce (GAFLICM-MR) algorithm to attain more optimized design and higher effectiveness. [9] This paper proposes an optimization algorithm based on the kernel-based fuzzy local information clustering integrating non-local information (KFLNLI). [10] In the first step, the road segment candidates are extracted by the Fuzzy Local Information C-Means (FLICM) algorithm based on the gray-level co-occurrence matrix(GLCM) with Markov Random Fields (MRF), and it contains an adaptive parameter selection procedure which is presented for adjusting joint clustering parameters. [11] In order to solve this problem, many improved algorithms have been proposed, such as fuzzy local information C-means clustering algorithm (FLICM). [12] Finally, actual change map is extracted by fuzzy local information C-means clustering algorithm (FLICM) and decision-voted method. [13] The Possibilistic Fuzzy Local Information C-Means (PFLICM) algorithm has been previously applied to segment SAS imagery. [14] Secondly, in order to better segment the texture and edge of the image, the clustering results of multiple-kernel FCM clustering algorithm are introduced into Markov Random Field (MRF) model, a novel spatial energy function integrating fuzzy local information is constructed. [15] To denoise the MR (Magnetic Resonance) images the FLICM (Fuzzy Local Information C-Means) segmentation algorithm has been considered initially and modified the cost function of the algorithm for better segmentation result. [16] In this work, Fuzzy local information c-mean (FLICM) and Adaptive Fuzzy local information c-means (ADFLICM) method have been tested to handle noise for remote sensing data classification. [17] Finally, the final difference image is clustered by fuzzy local information C-means clustering (FLICM) to obtain the change regions. [18] In this paper, a new approach of multi-modality medical image fusion approach is proposed where fuzzy local information based C-means clustering and local entropy fusion approach is performed in SWT (stationary wavelet transform) Domain. [19] It is found that the threshold method of the expectation maximization (EM) algorithm usually generates a CD map including many false alarms but almost detecting all changes, and the fuzzy local information c-means algorithm (FLICM) obtains a homogenous CD map but with some missed detections. [20] In this paper, automated cell nuclei segmentation from histopathological images is investigated by using Fuzzy Local Information C-means Clustering (FLICM) Method. [21]세 가지 새로운 PCM 기반 지역 공간 정보 알고리즘: 공간 제약이 있는 가능성 c-평균(PCM-S), 가능성 지역 정보 c-평균(PLICM) 및 적응 가능성 지역 정보 c-평균(ADPLICM) 알고리즘이 이에 따라 개발되었습니다. 공간 제약이 있는 사용 가능한 퍼지 c-평균(FCM-S), 퍼지 국부 정보 c-평균(FLICM) 및 적응 퍼지 국부 정보 c-평균(ADFLICM) 알고리즘. [1] 그런 다음, RSKFL-CMC(Robust Semi-supervised Kernelized Fuzzy Local information C-Means Clustering) 방법을 통해 이웃 픽셀의 공간 정보와 커널을 통합하여 상당한 클러스터링 프로세스를 달성합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] 두 개의 다중 스펙트럼 Formosat-2 숲 이미지에 대한 실험 결과는 우리 알고리즘이 FCM, FLICM(퍼지 로컬 정보 c-means) 및 원본 GA 알고리즘과 비교할 때 더 나은 탐지 성능을 얻음을 나타냅니다. [6] 둘째, 커널 기반 퍼지 로컬 정보 C-평균 클러스터링(KWFLICM)의 기존 트레이드오프 가중치를 개선하여 엔트로피 유사 발산 기반 커널 기반의 새로운 퍼지 가중 인수를 제안합니다. [7] 클러스터 기반 유지 제안은 하이브리드 커널 거리 기반 가능성 퍼지 로컬 정보 C-평균(HKD-PFLICM)의 클러스터링 알고리즘에 의해 제공되는 반면, 거리 측정은 쌍곡선 탄젠트 커널 및 가우시안과 같은 커널 기능을 통해 수행되었습니다. 핵심. [8] 이러한 방법은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 지역 정보 C-Means-MapReduce(GAFLICM-MR) 알고리즘에 통합되어 보다 최적화된 설계와 높은 효율성을 달성합니다. [9] 본 논문은 비-로컬 정보를 통합하는 커널 기반 퍼지 로컬 정보 클러스터링(KFLNLI) 기반의 최적화 알고리즘을 제안한다. [10] 첫 번째 단계에서는 MRF(Markov Random Fields)가 포함된 GLCM(gray-level co-occurrence matrix) 기반 FLICM(Fuzzy Local Information C-Means) 알고리즘으로 도로 구간 후보를 추출하고 적응 매개변수를 포함합니다. 공동 클러스터링 매개변수를 조정하기 위해 제시된 선택 절차. [11] 이러한 문제를 해결하기 위해 FLICM(Fuzzy Local Information C-means Clustering Algorithm)과 같은 개선된 알고리즘이 많이 제안되었다. [12] 마지막으로 FLICM(Fuzzy Local Information C-means Clustering Algorithm) 및 의사결정 방식으로 실제 변경 맵을 추출합니다. [13] nan [14] nan [15] MR(Magnetic Resonance) 이미지의 잡음을 제거하기 위해 FLICM(Fuzzy Local Information C-Means) 분할 알고리즘이 초기에 고려되었으며 더 나은 분할 결과를 위해 알고리즘의 비용 함수를 수정했습니다. [16] nan [17] 마지막으로, 최종 차이 이미지는 퍼지 로컬 정보 C-평균 클러스터링(FLICM)에 의해 클러스터링되어 변경 영역을 얻습니다. [18] 본 논문에서는 SWT(stationary wavelet Transform) 영역에서 퍼지 로컬 정보 기반 C-means 클러스터링 및 로컬 엔트로피 융합 접근 방식을 수행하는 다중 모달 의료 영상 융합 접근 방식을 제안합니다. [19] EM(기대 최대화) 알고리즘의 임계값 방법은 일반적으로 잘못된 경보가 많이 포함된 CD 맵을 생성하지만 거의 모든 변경 사항을 감지하고 퍼지 로컬 정보 c-means 알고리즘(FLICM)은 균질한 CD 맵을 얻지만 일부 오류가 있는 것으로 나타났습니다. 누락된 감지. [20] 이 논문에서는 FLICM(Fuzzy Local Information C-means Clustering) 방법을 사용하여 조직병리학적 이미지에서 자동화된 세포 핵 분할을 조사합니다. [21]
fuzzy local binary
Data citra diekstraksi untuk mendapatkan karakteristik tekstur menggunakan pola fuzzy local binary (FLBP). [1] This paper designs a gait-based gender identification system based on an improved method of fuzzy local binary patterns for texture analysis. [2]FLBP(Fuzzy Local Binary) 패턴을 사용하여 텍스처 특성을 얻기 위해 이미지 데이터를 추출합니다. [1] 본 논문은 텍스처 분석을 위한 퍼지 로컬 바이너리 패턴의 개선된 방법을 기반으로 하는 보행 기반 성 식별 시스템을 설계합니다. [2]
fuzzy local similarity
Aiming at the insensitivity of spatial constrained FCM clustering algorithm to noise and its image detail processing, the KBFWCM algorithm proposes a comprehensive algorithm combining fuzzy local similarity measures (space and grayscale) and the typicality of data attributes. [1] The primary task of BFWCOM is the use of fuzzy local similarity measures (space and grayscale). [2]공간적 제약 FCM 클러스터링 알고리즘의 노이즈 및 이미지 세부 처리에 대한 둔감성을 목표로, KBFWCM 알고리즘은 퍼지 로컬 유사성 측정(공간 및 회색조)과 데이터 속성의 전형성을 결합한 포괄적인 알고리즘을 제안합니다. [1] BFWCOM의 주요 작업은 퍼지 로컬 유사성 측정(공간 및 회색조)을 사용하는 것입니다. [2]
fuzzy local adaptive 퍼지 로컬 적응
Tumours were segmented using the Fuzzy Local Adaptive Bayesian (FLAB) algorithm. [1] We define this methodology as FLAT (Fuzzy Local Adaptive Thresholding). [2]FLAB(Fuzzy Local Adaptive Bayesian) 알고리즘을 사용하여 종양을 분할했습니다. [1] 이 방법론을 FLAT(Fuzzy Local Adaptive Thresholding)로 정의합니다. [2]
fuzzy local ternary 퍼지 로컬 삼항
Thus, in the proposed work, the effectiveness of fuzzy local ternary pattern (FLTP) as a substitute LBP and LTP is presented. [1] Methods: In this paper, we report a novel computational approach combining fuzzy local ternary pattern (FLTP), Position-Specific Scoring Matrix (PSSM), and rotation forest (RF) to identify DTIs. [2]따라서 제안된 연구에서는 LBP와 LTP를 대체하는 FLTP(fuzzy local ternary pattern)의 효과를 제시한다. [1] 방법: 이 논문에서는 DTI를 식별하기 위해 FLTP(퍼지 로컬 삼항 패턴), PSSM(Position-Specific Scoring Matrix) 및 RF(회전 포리스트)를 결합한 새로운 계산 접근 방식을 보고합니다. [2]