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1.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法. 相似文献
2.
3.
由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。 相似文献
4.
为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间. 相似文献
5.
6.
针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题,设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值,随机生成输出权值和偏置,在对数据进行分类时,它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性,将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取,并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据,再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST,Fashion MNIST,Rectangles和Convex数据集中,将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM,PCA-ELM,SAA-2和DAE-ELM作对比实验,结果表明,基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优,用于分类的网络隐含层节点数最少. 相似文献
7.
通过钙化焙烧法提钒废渣成分分析,探讨替代粘土质原料与电石渣、硫铁矿渣组成生料在不同配比和烧成温度下煅烧水泥熟料研究,对烧成熟料进行物理检验、X射线衍射(XRD)及电镜扫描(SEM)分析。结果表明,采用率值KH=0.96、SM=2.01、IM=0.86,1450℃下烧成的水泥熟料各项性能指标均符合GB/T21372-2008《硅酸盐水泥熟料》中通用水泥熟料要求,所制得的熟料中游离Ca O质量分数和矿物组成达到硅酸盐水泥熟料中水泥熟料的基本化学要求,说明钙化焙烧提钒废渣可作为粘土质原料。 相似文献
8.
为了快速有效地提取视频中含有维吾尔文字幕的关键帧提出一种新方法.该方法首先运用多尺度Harris角点检测,结合维吾尔文字笔画特点,完成字幕关键帧的初步提取;然后利用最小二乘法拟合直线,根据两条拟合直线的角度偏离情况对初步提取的结果作去冗余处理,得到最终字幕关键帧.实验结果表明:该方法快速简单,提取结果的准确率达到93%,具有很好的适应性. 相似文献
9.
易亚云 《重庆三峡学院学报》2015,(2)
小说《伤逝》不是鲁迅最具有代表性的作品,却是鲁迅唯一的一篇爱情小说,而中外研究鲁迅者对这篇作品的解读有着明显的差别,甚至可以说是观点对立。夏志清(美国)、竹内好(日本)、李长之(中国)三人对《伤逝》的解读存在着很大的差异,差异背后有其所代表的文化语境和立场等的差异。 相似文献
10.
采用超临界CO2气溶胶溶剂萃取法(ASES)制备了尤特奇S100(Eudragit S100)纳米粒,考察了有机溶剂的选择、压力、温度、溶液浓度及流速等主要工艺参数对Eudragit S100纳米粒形貌及粒径大小的影响,并采用扫描电镜、傅立叶红外光谱分析对结果进行了表征。结果表明,在以丙酮作为溶剂、压力为16 MPa、温度为45℃、溶液浓度为1 mg/m L的工艺条件下,可制备出有机溶剂残留少、分布均匀、平均粒径为30~60 nm的Eudragit S100纳米颗粒。纳米粒子的平均粒径随温度、压力的升高而减小,随溶液浓度的减小而减小。 相似文献