基于KNN分类器的分层图像特征提取

给出一种基于k最近邻分类器(KNN)的分层图像特征提取方法.该方法能有效地获得有代表性和判别性的模板集合,并以较低计算复杂度来获取更高的识别精度.     

云环境下VoLTE核心网负载均衡及高可用性研究

VoLTE可将全部业务承载于4G网络上,并实现数据与语音业务在同一网络下的统一。由此,本文研究运行在云计算环境下的VoLTE核心网的可行性、可靠性、负载均衡能力和高可用性,并提出采用N+K模式和NoSQL DB作为数据存储方式实现负载均衡的可行性,以期为相关学者的研究提供借鉴。     

非经典阻尼隔震结构近似实空间解耦分析

提出了可应用于中低层和多高层隔震结构的近似实空间解耦方法.利用强迫解耦法、Kelly法和近似实空间解耦法对具有非经典阻尼特性的隔震结构进行了对比分析,并将结构位移响应用具有明确物理与工程意义的系列二阶标准振子位移响应与速度响应线性组合来表示.通过理论分析和算例求解可知:近似实空间解耦法具有很强的优越性和很高的计算精度,结构隔震层和顶层的位移响应最大误差仅为0.361%和1.444%,可推广应用于隔震结构的动力响应分析.     

基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。     

一种基于KNN的室内位置指纹定位算法

提出了一种基于KNN 的FM、DTMB 联合信号位置指纹匹配算法,并根据不同位置具有不同信号强度将匹配过程设计为一个多分类算法模型. 离线阶段,通过采集FM 信号与DTMB 信号的强度信息,完成位置指纹库的构建. 在线匹配阶段,利用KNN 算法对新采集到的数据进行加权欧氏距离匹配,通过对K 值以及特征向 量的选取对定位误差进行了分析. 仿真结果表明,该算法在室内定位中具有良好的鲁棒性和准确度,90% 概率下定位精度2.3 m.     

牵引理疗床控制系统的设计

设计了一种使用IAP15W4K58S4单片机作为主控芯片的用于腰颈椎牵引的多功能牵引理疗系统.阐述了该牵引理疗床的系统结构、主要功能和工作原理.分析了基于IAP15W4K58S4单片机实现运动控制的硬件电路,采取了保障患者安全接受治疗的软硬件措施.硬件电路配以相应的软件程序,从而实现腰牵、颈牵、旋转、成角等各种功能.     

多特征和神经网络相融合的体育视频识别

为了提高体育视频识别的精度,提出一种多特征和神经网络相融合的体育视频识别模型(MF-RBFNN).分别提取反映体育视频的静态和动态特征,然后采用RBF神经网络对静态和动态特征分别分类,并将初步识别结果构造基本概率指派,运用证据理论对初步结果进行融合,得到体育视频识别结果.结果表明,相对于对比模型,MF-RBFNN提高了体育视频识别精度,是一种有效的体育视频识别方法.     

最短特征线段多分类器系统设计

为提高多分类器系统分类的性能,设计了一种使用最短特征线段分类器的多分类器系统。依据最短特征线段分类算法工作机理,利用特征线段长度表征样本隶属于各个类别的可能性,即模糊隶属度,对成员分类器输出形式完成由摘要级至度量级的重新建模,更多地保留输出细节以减少信息损失,进而利用基于模糊的证据融合规则实现成员分类器的度量级融合,通过隶属度到mass函数的转换,利用模糊-证据融合规则实现多分类器系统的构造,进一步提高了多分类器系统分类性能。采用人工数据集和UCI数据集设计了对比实验,实验表明,与其他邻域型分类器构造的多分类器系统相比,新多分类器系统能有效提升分类正确率。