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1.
针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.  相似文献   
2.
电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果.  相似文献   
3.
为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度.  相似文献   
4.
 美国一直在进行士兵“超级”能力方面的研究,采用多项举措推动人效能增强技术发展。从顶层战略设计、科研机构任务、经费持续投入3个方面对美国人效能增强技术发展特点进行了综合分析,概述了美国人效能增强技术在体能、技能、智能等领域研究成果与进展,并分析了美国人效能增强技术的发展趋势和可能导致的社会伦理学问题。  相似文献   
5.
一种改进的嵌入式特征选择算法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法。为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度。  相似文献   
6.
提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的优化混合核支持向量机(SVM)算法(ILPSO),解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题.该算法通过限定粒子的速度、搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性,得到了参数的最佳组合.仿真实验表明,该算法能更快速、有效地获得参数的最优值.  相似文献   
7.
针对高速精冲过程中滑块速度和力能分配急剧变化的特点,提出一种双伺服驱动二自由度七杆机构的高速精冲机主传动系统.通过构造伺服电机柔性加减速函数,使伺服电机速度平滑过渡,结合精冲工艺要求及主传动机构尺寸参数,研究双伺服电机的运动规划方法,得到双伺服电机的运动与冲裁板厚、极限冲裁速度、电机特性的关系函数.利用ADAMS(动力学分析软件)建立主传动系统虚拟样机模型进而对整个精冲的过程进行仿真,分析不同冲裁板厚及不同极限冲裁速度下滑块的运动学特性曲线及伺服电机扭矩曲线.实验结果表明:该运动规划方法能够满足不同冲裁板料精冲工艺要求,降低伺服电机功率,提高精冲机工作效率.  相似文献   
8.
川渝地区有大量生土墙历史文化建筑,其中很多是全国重点保护文物,由于酸雨的侵蚀,这些文物破坏严重,为保护性修复生土墙历史文化建筑,研究在素土里加入水泥、料姜石、环氧树脂等掺和料,制出一种新型的修复用改性土,利用不同配比的掺和料改性土制成土坯试件,并对土坯进行收缩率、色差及耐水性试验研究,发现按照5%(质量分数,下同)水泥、10%料姜石、3%环氧树脂、82%土进行配比的修复用土,具有收缩率小、色差满足要求及耐水性能好的特点.  相似文献   
9.
六缸商用柴油发动机改成M100甲醇发动机,在保证发动机性能一致的前提下,在台架可靠性试验中因冷却系统散热问题出现了活塞环卡滞,活塞销发蓝,缸盖鼻梁区裂纹等故障。通过采用数值模拟方法对冷却系统进行分析,优化设计水套结构,提高缸体缸盖的冷却能力,通过更改气缸垫片水孔优化缸盖各缸水流量分配,增大水泵流量等一系列措施,改善冷却系统。分析结果表明,优化后的水套流速和缸盖散热能力大大改善。最后,通过发动机台架1000h耐久试验验证,解决了甲醇发动机的散热问题。  相似文献   
10.
 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退,通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号,可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法,并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明,脑电波功率谱熵(PSE)具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果,年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的,即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外,支持向量机(SVM)的分类效果优于随机森林(RF)方法,最高平均精度达88.02%,比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序,还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大,分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。  相似文献   
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