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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.
根据分数阶导数的定义,计算基本初等函数在Riemann Liouville分数阶导数和Caputo分数阶导数不同定义下的分数阶导数,并对同一基本初等函数不同分数阶导数进行计算,研究分数阶导数的不适定性、相容性和四则运算等问题。研究推断出基本初等函数分数阶导数随着阶数变化而变化的趋势,同时发现,分数阶导数并不具备整数阶导数的乘法和除法法则,而是具有更复杂的分析性质。 相似文献
3.
结合函数方程pf(x+y/p+z)=f(x)+f(y)+pf(z),研究了Banach 3-Lie代数上的同态、导子以及广义导子的广义Hyers-Ulam稳定性(其中p为固定正整数). 相似文献
4.
5.
李宏扬 《吉林大学学报(信息科学版)》2021,39(1):45-50
为克服传统的跟踪微分器在进入稳态后出现的高频振颤现象,引入了一个新的综合控制函数.利用Matlab/Simulink软件中的S-函数对跟踪微分器进行了建模、封装,通过仿真技术进行了实验分析与研究.数值仿真结果表明,应用新的综合控制函数的跟踪微分器,不但能快速无超调地跟踪输入信号,而且消除了输入信号的微分稳态时的高频振颤;对混入噪声的信号,它还能有效地抑制噪声,还原初始信号,具有良好的滤波作用. 相似文献
6.
Appell 函数和 Humbert 函数在双变量超几何函数中具有重要的研究意义. 受到 Brychkov 和 Saad 建立 Appell 函数的积分表达式的启发, 通过对双变量超几何函数与一般超几何函数积分, 建立了一些双变量超几何函数的积分表达式, 其中包含了很多 Appell 函数与 Humbert 函数的积分表达式. 相似文献
7.
采用带随机效应的Wiener退化过程模型,对航空电连接器进行温度和振动综合应力下加速特性退化过程建模,推导其退化量及可靠度,并采用基于Bayesian更新的EM算法估计模型中的未知参数.针对电连接器在综合应力下表现出多种特性同时退化且特性间呈现相关性的问题,进一步利用Copula函数进行相关性建模,推导其多退化特性相关条件下的系统可靠度.最后以某型航空电连接器为算例,对提出的模型和方法进行说明和验证,结果表明,考虑退化特性相关性时的可靠度低于考虑各单独退化特性时的可靠度. 相似文献
8.
为应对液压举升机故障原因复杂,诊断方法准确性不高等问题,提出一种基于故障树和贝叶斯网络的液压举升机故障诊断方法。首先建立液压举升机构故障树,然后将故障树转换为贝叶斯网络,利用三角模糊函数表示举升机底事件发生概率,得到底事件模糊概率,将其做为先验概率计算叶节点发生概率,进而求得根节点后验概率以及概率重要度,可快速诊断出故障点。 相似文献
9.
针对单一海浪仿真方法在不同场景应用的局限性,提出了基于Gerstner函数与JONSWAP海浪谱相结合的海浪仿真方法,实现了不同波浪强度下的海浪建模.选取了Gerstner函数方程组作来海浪构造模型,并将其扩展成三维形式模拟海浪的细节和真实度;为了控制海浪模型并实现海浪的随机性、多变性、真实性,采用了JONSWAP海浪谱获取控制海浪模型的参数,进而建立了海浪仿真模型;针对多组海浪谱的频谱参数进行海浪仿真和不同海浪建模方法的海浪仿真,实验结果表明,所提方法有效性和实用性较好,真实度高,并适用于多种海浪场景. 相似文献
10.
胸部疾病严重威胁人类健康,及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义.胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断,但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性,现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题.针对以上问题,提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法.将动态卷积模块加入密集连接网络,在不显著增加网络模型尺寸的前提下,增强网络对多尺度信息的特征提取能力,在提升分类准确度的同时保持高效推理;使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数,通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数,从而增强网络的泛化能力;提出加权焦点损失函数,在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子,使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重,增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度,进而优化整体性能;对数据加载方式进行优化,增大批数据处理量以提升批归一化效果;在测试阶段使用测试时数据增强策略,综合分析多个维度的分类结果,提高分类的准确性与鲁棒性.在chestX-ray14数据集上的实验结果表明,在密集连接网络中... 相似文献