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81.
针对已有混合信号识别方法存在智能化程度低、适应性差等问题,提出了一种基于循环谱截面和深度学习相结合的智能识别方法。理论推导分析了常见混合通信信号的循环谱零谱频率截面特征;利用提出的非线性分段映射和指向性伪聚类新方法对上述截面图进行预处理特征增强,提高了截面特征的适应性和一致性;并将预处理后的特征图与经典残差网络相结合,利用深度学习网络对特征图中调制信息的深层次细节挖掘分析能力,实现了混合信号的有效识别。仿真结果表明,该方法对噪声不敏感,当信噪比不低于-2 dB时,平均识别率大于90%;且该方法对信号参数及信号间能量比变化有较好的适应能力。 相似文献
82.
电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性,基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况,提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大,针对这一问题,使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间,以提高方法的实用性.在规则推理时,使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配,以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息,准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况. 相似文献
83.
为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率. 相似文献
84.
文章面向英文武器装备名的自动识别,构建了涵盖陆海空等多个军兵种武器装备名称的基础数据库,并通过人工标注方式,对英文武器装备名的构成类型与构造模式进行了较为全面的调查,总结出英文武器装备名的主要构成要素和模式。文章还利用武器装备名的测试数据集对提出的模式规则进行了实验测试,测试结果显示文章提出的模式具有较好的描写能力,能够以较高准确率识别出武器装备名称。文章的研究方法与成果不仅能够有效支持军事领域的信息处理和相关教学工作,同时也对其他语种的相关研究具有重要参考价值。 相似文献
85.
对电务基础数据采集现状进行了分析,研究了在GPS定位技术支持下的便携式电务基础数据采集系统,包括系统软硬件设计、功能实现。 相似文献
86.
伊隆迈多金属矿位于西南"三江"义敦岛弧的南段东部斑岩成矿带中。以地质勘查资料为依据,通过开展物探工作获得了以下成果:60线长剖面的重力测量在2 780~4 500区间获得了明显的相对低重力异常,推断该区间深部存在隐伏中-酸性岩体;激电中梯扫面工作在测区东西两侧各获得一个北北西向展布的高极化率条带,推断这两个条带与玄武岩和黄铁矿化凝灰岩有关;利用放射性伽马总量测量对平面上石英二长斑岩脉的走向延伸情况进行了推测;利用高密度电法、激电测深及音频大地电磁测深对该区深部的地质特征进行了推测,根据高密度电法工作成果推断,石英二长斑岩在埋深30m范围内产状陡倾略偏南西,闪长玢岩前期侵入灰岩地层并形成较陡的接触面,石英二长斑岩在后期侵位于闪长玢岩与灰岩的接触面。 相似文献
87.
88.
为解决独居老人日常生活的监护问题, 提出一种基于时间序列分析与模糊模式识别的独居老人活动量研究方法。该方法将独居老人的日常活动量作为对独居老人生活状况监测的有效指标, 并利用时间序列分析对活动量时间序列建立预测模型, 利用模糊模式识别法鉴别活动量监测值与活动量预测值之间的差距, 当两者之间的差距超过正常范围时, 将预警信息反映给老人的监护人, 以便监护人对老人的生活状态是否异常予以关注。实验结果表明, 该方法对老人异常状态的识别准确率为96. 97%。从而为老人生活状况的研究提供了一种新的方法和途径。 相似文献
89.
无取向电工钢两相区脱碳退火获得柱状铁素体晶粒可有效改善材料组织的均匀性.本文从动力学角度分析柱状晶的生长过程.柱状晶的形成分为“形核”和定向生长两个阶段,其中定向生长过程本质上是反应扩散和再结晶长大共同引起的界面迁移,且在动力学上符合抛物线规律,但其生长速率与退火温度之间并非呈单调的变化关系,而是在900℃时呈极大值.最后结合柱状晶生长速率的导出公式得到柱状晶“晶核”的尺寸约束条件,这对实际生产过程中无取向电工钢脱碳工艺的设计有一定的指导意义. 相似文献
90.
针对人脸识别中单一特征难以取得理想效果的问题,提出了基于MBC和POEM特征融合的人脸识别方法.首先,在归一化的人脸图像上提取MBC编码图和POEM编码图,在每个编码图块上生成特征向量,应用线性判别分析对特征向量进行低维映射,并对其进行赋权相加得到最终相似度.所提算法在FERET的Dup1,Dup2,Fb和Fc 4个测试库上取得了较高的识别率,分别为93.77%,90.60%,99.58%和99.49%;在误识率为0.1%的条件下,在4个测试库上的认证率分别为95.70%,92.31%,99.75%和100%,进一步验证了该方法的有效性. 相似文献