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1.
2.
针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.  相似文献   
3.
模式匹配因误报率低和漏报率低被入侵检测所采用.在使用正则表达式构造DFA时,因状态爆炸导致匹配算法需要较多的存储空间和运行时间,算法效率低下,采用规则分组后,可以在一定程度上抑制状态爆炸问题.根据缓存中的历史记录对正则表达式进行分组,既能利用规则分组减少状态总数,抑制状态爆炸,又能减少因每次重新构建DFA所带来的开销,提高了匹配效率,有利于提高入侵检测的实时性、准确性和高效性.  相似文献   
4.
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.  相似文献   
5.
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   
6.
从负面在线评论比例和失误严重性两个角度出发,通过引入归因理论、感知信任和商家回复等相关内容,探究负面在线评论对潜在顾客购买意愿影响机制和内部机理。对496份调查问卷所得数据进行统计分析,研究结果表明:负面在线评论比例和失误严重性都对潜在顾客购买意愿有显著的负向影响,且两者都通过影响失误的归属性归因、可控性归因、稳定性归因和感知信任影响潜在顾客购买意愿;在负面在线评论比例与失误严重性不同的情况下,商家应采取不同的回复策略实现节约成本与减小损失的目的。  相似文献   
7.
针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先,采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量,实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后,分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数,并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则,自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后,提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征,利用蒙特卡罗方法设置门限,进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示,所提算法的性能优于对比算法。  相似文献   
8.
针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上,该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法,从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。  相似文献   
9.
针对部分进气涡轮盘所受气流力在周向分布的严重不均匀易造成动叶片疲劳破坏的问题,从部分进气气流力特征和叶片振动响应两个方面进行了研究。根据已有数值模拟和实验结果给出了部分进气模式下考虑Kick效应的叶片所受气流力的分布曲线,采用快速傅里叶变换方法(FFT)分析了气流力的频谱特征,研究了转速和进气度等因素对气流力的频域特性的影响;采用有限元方法对某火箭发动机部分进气涡轮盘进行了瞬态振动响应分析,对比气流力的频谱特征,研究了叶片振动响应的特性。结果表明:在部分进气模式下,高转速涡轮盘叶片所受气流激励可以视为脉冲激励,存在多阶谐波分量;高转速或小进气度都会使得气流力的高阶谐波分量的幅值较大,使得涡轮盘叶片发生高倍频的共振或幅值较大的强迫振动,区别于全周进气的涡轮盘只需避开前6倍频气流力可能引起的共振,部分进气时还需考虑更高倍频气流力的影响。  相似文献   
10.
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