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我正在处理的问题（所示示例高度简化）似乎是一个常见问题，但我还没有找到解决方案。我有三种不同的反应，v1、v2 和 v3，定义如下：

v1：R <-> A + C；v1 = k1*(R - A*C/5000.)

v2：R <-> B + C；v2 = k2*(R - B*C/5000.)

v3：A + B -> P；v3 = k3*A*B

使用资源 R，前两个反应分别产生 A 和 C 以及 B 和 C，而第三个反应将 A 和 B 转换为产物 P（k1、k2、k3 是常数，这里它们设置为 1）。

只有当 C 超过称为 Cthr（此处：Cthr = 25）的某个阈值时才会发生第三个反应，否则 v3 为 0。因此想法是 C 积累，然后一旦达到一定浓度，就会产生产品 P。

我实现如下：

模拟的输出如下所示：http: //i50.tinypic.com/apdvkj.png

所以显然它在第一次达到阈值之前一直有效（v3 为 0，不产生 P）但之后 C 未设置为 0，我不知道为什么。
我想得到的是：C一直产生到阈值，下降到0，再次产生，下降到0等等，看起来像一个锯齿波。
P 的时间过程应该看起来像楼梯（仅在超过 Cthr 时产生）。

有谁知道我必须做什么才能将 C 设置回 0 并接收预期的输出？非常感谢！

如果应用程序超过垃圾邮件阈值会发生什么？应用会被下架并被列入黑名单吗？

有一个识别图像上的红色区域的任务，它需要最大的准确性。但是源图像的质量很差。我正在尝试使用 cvThreshold 最小化检测到红色区域的面具上的噪音。不幸的是，没有预期的效果 - 灰色伪影仍然存在。

同时在这里它工作正常 - 保存的图像是纯白色的：

阈值前的掩码示例： http ://dl.dropbox.com/u/52502108/input.jpg

阈值示例后的掩码：http: //dl.dropbox.com/u/52502108/output.jpg

先感谢您。康斯坦丁 B.

我在这里有点困惑。我刚开始研究神经网络的主题，我构建的第一个使用了 Step-Activation，每个神经元都有阈值。现在我不想实现 sigmoid 激活，但似乎这种类型的激活不使用阈值，只使用神经元之间的权重。但是在我找到的关于这方面的信息中有阈值的词，只是我找不到它们应该在激活函数中的位置。

阈值是否用于神经网络中的 sigmoid 激活函数？

我正在启动一个我想每月免费提供的应用程序，直到达到一定的使用水平。如果用户超过阈值，该应用程序将向他们收取每月订阅费用。但是，我不希望订阅每月自动续订。相反，我希望在下个月重置使用级别，如果用户未超过阈值，则该应用程序在该月是免费的。

关于如何实现这一点的任何创造性想法？

我有以下结果集：

我需要在 T-SQL 中运行计算，如果给定阈值，则应将记录插入（到临时表中），并且应忽略阈值之外的任何值

所以在这个例子中，假设阈值为 500，应该插入第一条记录和第二条记录。

编辑：在这种情况下，运行总计是需要注意的，因此例如（以上示例已更新）在上述情况下，临时表应插入第一条和第二条记录并停止，因为已达到 500 的阈值。

我有一个应该计算阈值的表达式。原始代码是：

但后来被修改为：

我可以理解原始代码及其背后的逻辑，但是有人可以带我看一下后者的代码，它是前者的修订版吗？

谢谢。

我编写了一个分类器（高斯混合模型）来对五种人类行为进行分类。对于每个观察，分类器计算属于一个集群的后验概率。

我想用一个阈值来评估我的系统的性能，阈值从 0 到 100。对于每个阈值，对于每个观察，如果属于某个集群的概率大于阈值，我接受分类器的结果否则我丢弃它。

对于每个阈值，我计算真阳性、真阴性、假阳性、假阴性的数量。

比我计算两个函数：敏感性和特异性为

在matlab中：

得到 ROC 曲线。但结果不是我所期望的。

这是改变一个动作的阈值的丢弃、错误、纠正、敏感性和特异性的函数图。

这是一个动作的ROC曲线图

这是同一动作的 ROC 曲线的主干

我错了，但我不知道在哪里。也许我在计算FP，FN，TP，TN时做错了，特别是当分类器的结果小于阈值时，所以我有一个丢弃。当有丢弃时我必须增加什么？

我试图通过将以下股权应用于输入图像来提高我的图像质量。

这是我的输入文件

通过应用阈值，我需要将所有线条绘制为白色，将所有其他区域绘制为黑色，但在我的输出中有一些缺失的线条。那么请有人解释一下如何克服这个问题？

这是我应用高于阈值后的输出。

我有以下包含一些颂歌的函数：

以下是一些结果：

Y 州不同，有人可以解释一下为什么吗？

我相信我没有正确设置我的阈值。有办法吗？

谢谢！