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61.
本文以赣州市章贡区工业园某时期IKONOS影像数据为基础,采用Brovey变换,G-S变换,PC变换,P-S变换4种方法进行融合比较,然后通过主观和客观两方面对融合效果进行对比评价。通过实验对比分析可得,4种融合方法均提高了影像的纹理光谱信息,但P-S变换法融合的IKONOS影像效果突出,较高程度地保持了纹理和分辨率的空间信息,是保持空间信息综合效应的最佳方法。 相似文献
62.
高校体育实施素质教育研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用文献资料法和访问调查法,对高校体育实施素质教育的现状进行研究。结果显示,高校体育实施素质教育受到普遍重视,但实施过程中存在校领导对学校体育工作缺乏足够的认识、不少高校“应试教育”与“锦标主义”思想较为突出、大部分高校运动场地设施经费严重不足、体育教师的整体素质不高等问题;提出了转变高校体育教育观念、把健康教育作为高校体育的重要任务、重视培养大学生体育学科能力和优化体育教学内容、选择合理实用的体育课类型和教学组织形式等8项对策。 相似文献
63.
A critical aspect of applications with Wireless Sensor Networks (WSNs) is network lifetime.Power-constrained WSNs are usable as long as they can communicate sense data to a processing node.Poor communication links and hazardous environments make the WSNs unreliable.Existing schemes assume that the state of a sensor covering targets is binary:success (covers the targets) or failure (cannot cover the targets).However,in real WSNs,a sensor covers targets with a certain probability.To improve WSNs’ reliability,we should consider that a sensor covers targets with users’ satisfied probability.To solve this problem,this paper first introduces a failure probability into the target coverage problem to improve and control the system reliability.Furthermore,we model the solution as the α-Reliable Maximum Sensor Covers (α-RMSC) problem and design a heuristic greedy algorithm that efficiently computes the maximal number of α-Reliable sensor covers.To efficiently extend the WSNs lifetime with users’ pre-defined failure probability requirements,only the sensors from the current active sensor cover are responsible for monitoring all targets,while all other sensors are in a low-energy sleep mode.Simulation results validate the performance of this algorithm,in which users can precisely control the system reliability without sacrificing much energy consumption. 相似文献
64.
针对传统模糊控制的不足,基于三级倒立摆多变量非线性的数学模型,设计了由模糊控制器和线性二次最优控制器组合的混合控制器.当小车到达某一指定位置时,模糊控制器切换到线性二次型最优控制器.仿真结果表明:混合控制器有效克服了模糊控制器在定位精度低和线性二次型最优控制器响应时间慢的缺点,优于单一的模糊控制器或线性二次型最优控制器... 相似文献
65.
Finds in Testing Experiments for Model Evaluation 总被引:2,自引:0,他引:2
To evaluate the fault location and the failure prediction models, simulation-based and codebased experiments were conducted to collect the required failure data. The PIE model was applied to simulate failures in the simulation-based experiment. Based on syntax and semantic level fault injections, a hybrid fault injection model is presented. To analyze the injected faults, the difficulty to inject (DTI) and difficulty to detect (DTD) are introduced and are measured from the programs used in the code-based experiment. Three interesting results were obtained from the experiments: 1) Failures simulated by the PIE model without consideration of the program and testing features are unreliably predicted; 2) There is no obvious correlation between the DTI and DTD parameters; 3) The DTD for syntax level faults changes in a different pattern to that for semantic level faults when the DTI increases. The results show that the parameters have a strong effect on the failures simulated, and the measurement of DTD is not strict. 相似文献
66.
已知平面上n个固定点集合N和m个可动点集合M,求互连点集N∪M的最短连通网络,要求这个连通网络满足:(1)固定点的度为1,可动点的度为k(k≥3);(2)n=2 (k-2)m。网络中每条边的权与可动点的位置有关,问题是如何确定这m个可动点的位置,使这个连通网络的权最小,这个问题称为k度Steiner最小权网络问题。本给出了k为偶数,边权值为L1距离时计算最小权网络的O(n ln k)时间算法。 相似文献
67.
苏州社区老年人体育生活方式研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用文献资料法、问卷调查法及数理统计等方法,对苏州社区老年人体育生活方式中的体育时间、体育内容、体育空间、体育形式及体育消费等方面进行分析,为科学指导和干预老年人体育生活方式提供基础资料。 相似文献
68.
69.
提出应用模糊逻辑推理对互连导线间串扰问题进行预测的方法,从前期测量数据中选择有效的电磁干扰参数作为预测因子,并根据数据的统计特性对其分级,然后归并模糊蕴涵式语句确定模糊蕴涵关系集。该方法与人工神经网络预测方法相比,不仅可以充分利用原有的专家的经验和知识,而且能够从实际数据中自动总结和提取新的推理规则。实例分析表明该方法对导线间串扰问题的预测是可行的。 相似文献
70.
In the fields of machine learning and data mining, label learning is a nascent area of research, and within this paradigm, there is much room for improving multi-label manifold learning algorithms for high-dimensional data. Thus far, researchers have experimented with mapping relationships from the feature space to the traditional logical label space(using neighbors in the label space, for example, to predict logical label vectors from the feature space's manifold structure). Here we combine the feature manifold's and label space's local topological structures to reconstruct the label manifold. To achieve this, we use a nonlinear manifold learning algorithm to transform the local topological structure from the feature space to the label space. Our algorithm adopts a regularized leastsquares kernel method to realize the reconstruction process, employing an optimization function to find the best solution. Extensive experiments show that our algorithm significantly improves multi-label manifold learning in terms of learning accuracy and time complexity. 相似文献