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基于RBF神经网络的手绘电气草图分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
手绘电气草图识别输入有益于电路设计者开拓思路,把握全局,提高设计效率,是现代CAD技术的重要发展内容,各类相关成果不断出现,但总还是存在识别率不高、速度较慢,或者手绘约束太多的等问题.结合构成电气符号草图绘制笔画的形状和RBF神经网络逼近特性好,无局部最小,收敛速度较快且拓扑结构简单等优点,该文研究基于RBF神经网络的在线手绘电气草图分类方法.特征按结构特征和关系特征分类处理与应用,并由此构建两级串联分类系统;第一级分类器使用一个RBF神经网络,输入向量为结构特征;第二级分类器包含三个RBF神经网络,输入内容是关系特征向量.试验表明,该方法识别率高,速度快,基本无约束. 相似文献
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氧化钙孔结构特征的数学描述与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
假设孔隙分布服从指数形式分布与对数正态形式分布,建立了指数形式模型与对数形式模型,并采用这两个模型分别对CaO孔隙分布特性进行了模拟,结果证明,在一定的孔径范围内,考虑了孔径密度分布的指数形式模型较对数形式模型更与实验结果相吻合,能更好地反映孔隙分布的变化特性.同时提出了在同一模型中,对孔隙长度分布和孔径分布定义成不同形式的设想. 相似文献
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