【摘要】本发明涉及一种服装，尤其是一种透气性良好的绕结织物服装。它包括服装本体(1)，所述服装本体(1)的肩部和腋下都设有透气孔(2)，在服装本体(1)的前身上设置了六条带状透气网(3)所述服装本体(1)采用织物制成，所述织物包括经纱及纬纱
【摘要】 本发明公开了一种具备迁移学习能力的模糊聚类图像分割方法。该方法以经典的模糊C均值算法作为研究对象，针对模糊C均值算法在面对带噪声的图像时抗噪声能力弱的缺陷，提出了一种具备迁移学习能力的模糊聚类图像分割方法。此图像分割方法在处理新的图像时，特别针对含噪声污染的图像，该方法能够有效地学习利用以往大量的相似图像通过模糊C均值算法所总结得到的可靠的聚类知识，该类知识一般被描述为聚类中心，通过将上述可靠知识引入到当前的新图像分割任务中可以有效地引导当前的聚类任务的完成并起到抗噪的效果，进而获取更为精准的聚类中心及更为精确的图像分割结果。 【专利类型】发明授权 【申请人】江南大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号 【申请人地区】中国 【申请人城市】无锡市 【申请人区县】滨湖区 【申请号】CN201210384176.2 【申请日】2012-10-08 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102881019B 【公开公告日】2014-11-19 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102881019B 【授权公告日】2014-11-19 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G06T7/00; G06K9/62 【发明人】邓赵红; 王士同; 蒋亦樟; 钱鹏江; 王骏 【主权项内容】具备迁移学习能力的模糊聚类图像分割方法，其特征是，包含如下步骤：步骤一：利用历史储备图像通过经典FCM算法得到历史聚类中心JFCM(U^, V^)=Σ i=1CΣ j=1Nμ ijm 【当前权利人】江南大学 【当前专利权人地址】江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】1210000071780177X1 【引证次数】2.0 【被引证次数】2 【他引次数】2.0 【被他引次数】2.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】22
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