《表1 基于FBE算法的事件检测结果》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
基于FBE算法的事件检测的最终结果见表1中，其中使用的性能指标有：
| 图表编号 | XD00206032700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.10.25 |
| 作者 | 黄河、周步祥、张致强、刘治凡、袁岳、邹家惠 |
| 绘制单位 | 四川大学电气工程学院、四川大学电气工程学院、四川大学电气工程学院、四川大学电气工程学院、四川大学电气工程学院、四川大学电气工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 仿真参数：WSNs中基于压缩抽样的事件检测算法》2020.09.20
- 《表2 爬坡事件检测结果：基于趋势特征的风电功率爬坡事件检测方法》2020.09.25
- 《表3 实验对比结果：基于联合模型的网络舆情事件检测方法》2021.03.05
- 《表1 检测算法结果：基于深度学习的木材优选锯视觉检测算法》2020.12.01
- 《表1 基于信息熵的攻击检测算法实验结果》2021.02.01
- 《表3 片段预测混淆矩阵：基于LSTM-CNN的睡眠呼吸暂停与低通气事件实时检测算法研究》2020.06.20
- 《表6 相关研究结果对比：基于LSTM-CNN的睡眠呼吸暂停与低通气事件实时检测算法研究》2020.06.20
- 《表2 神经网络参数设置：基于LSTM-CNN的睡眠呼吸暂停与低通气事件实时检测算法研究》2020.06.20
- 《表1 检测实验结果数据：基于CNN算法的交通标志检测与识别》2020.06.25
- 《表1 三种算法实验结果：基于SMO算法的皮带撕裂红外图像检测方法》2020.06.01
- 《表1 算法对比结果：基于BP神经网络的人脸检测AdaBoost算法》2020.08.25
- 《表1 跑道检测实验结果：基于边缘编组的遥感影像中机场目标检测算法》2020.06.30
- 《表1 车辆检测总体结果：基于多特征融合的车辆检测算法》2020.06.20
- 《表1 检测结果：基于新增haar特征和改进AdaBoost的人脸检测算法》2020.04.01
- 《表4 算法性能比较：基于重点博文的突发事件检测方法》2020.02.15
- 《表4 一维信号检测结果：基于非侵入式的事件检测方法统计评估》2020.01.10
- 《表1 仿真参数：基于改进CoSaMP的农田信息异常事件检测算法》2019.10.25
- 《表1 检测结果：基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法》2019.01.01
- 《表1 检测结果：基于主结构提取与签名算法的织物缺陷检测》2019.04.01
- 《表1 本文算法实验结果：基于时空图的夜间车流量检测算法》2019.12.20