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991.
为解决AdaBoost算法在二分类问题及多分类问题上缺乏共同的理论基础,算法系列的系统性难以得到理论诠释这一问题,首先,从算法思想的层面对AdaBoost算法与最优贝叶斯推理的关系进行了探讨;然后对AdaBoost算法的训练流程及相关参量进行了定量分析;最后从基本不等式定理入手,重点推导了AdaBoost算法由二分类问... 相似文献
992.
为解决算法生成纹理地图时时间耗费量大的问题,提出采用KD-tree算法对数据结构进行划分、减小KNN算法搜索复杂度、提高搜索速度的方法.针对基于纹理基元的分类算法无法准确检测室外某些纹理相似性较高的自然场景,提出加入颜色特征、设置相应权值构建混合模型的方法.实验结果表明,基于KD-tree的KNN算法可缩短分类时间、满足实时性的要求,基于纹理基元与颜色的分类算法在室外自然场景中能够获得较高的分类精确度. 相似文献
993.
在氘氚结团为坐标的核素图中,边长11核素的核素分布最大三角形的3顶点为361818Ar180,1365838Ce7820,1967838Pt1184,3边为坐标S38,差K18和参量2S-H=36.最大三角形由4个边长10个坐标单位的小三角形组成,还可由3个6×6核素的菱形组成,3个菱形内部的3个4×4核素组合共有36核素1144830Cd6618,1275232Te7220,1305432Xe7622;中心区有2个最小三角形,其3顶点分别为偶偶核素,奇A核素1195031Sn6919,1255231Te7321,1275332I7421. 相似文献
994.
适于全断面岩石掘进机的围岩分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究影响全断面岩石掘进机(TBM)掘进速率的地质因素,利用三维离散元程序3DEC建立TBM滚刀破岩三维仿真模型,分析不同的地质条件对TBM掘进速率的影响,根据TBM在围岩中的可钻性对南水北调西线工程中的围岩进行分类。分析结果表明:TBM掘进速率与岩石物理力学性质及岩体中的节理条件密切相关,在一定范围内,围岩强度越低,节理分布越密集,TBM掘进速率越高;而围岩强度越高,节理间距越大,使得TBM掘进速率大大降低。 相似文献
995.
企业研发投入水平是衡量企业实力和可持续发展能力的重要指标,也是各国产业竞争力和创新能力的重要体现.根据对<2010年度欧盟企业研发投资记分牌>有关数据的分析,全球企业研发投入以及我国企业研发投入动向有以下几点值得关注. 相似文献
996.
《科技导报(北京)》2011,(23)
由中国植物学会主办的2011全国系统与进化植物学研讨会暨第十届青年学术研讨会将于2011年10月26—28日在昆明召开。大会主题为后植物志时代的系统与进化植物学。征文范围:植物分类、标本馆和数据库;植物 相似文献
997.
We investigated the influence of minor additions of B,Al and Nb that have representative atomic sizes on the glass forming ability (GFA) and stability of Zr-Ni amorphous alloys during mechanical alloying. The results show that the minor addition of B,Al or Nb does not shorten the initial time of the full amorphization reaction or improve the glass forming ability of the Zr-Ni alloys at a low rotation speed. However,B addition can effectively improve the mechanical stability of the amorphous phase against me... 相似文献
998.
基于HHT方法的果蝇鸣声特征提取及分类 总被引:2,自引:0,他引:2
采用HHT方法对同种内2个不同品系果蝇翅振鸣声进行特征分析,分别提取果蝇翅振鸣声前10阶IMF能量与信号总能量的比值,HH谱图的低频段、中频段、高频段的相对能量值作为特征向量.设计BP神经网络分类器识别不同品系果蝇.实验结果表明,用HHT方法提取特征,神经网络识别不同品系果蝇的方法是可行而有效的,为进一步鉴别果蝇种内关系提供了新的思想和方法. 相似文献
999.
蛙蠓是一类少为人知的双翅目昆虫,也是我国尚未记录的空白点,但却是一类颇具特色的吸血昆虫。蛙蠓因嗜吸蛙血而得名,在分类系统上隶属于双翅目、细角亚目、蛙蠓科,此科与幽蚊科和蚊科的亲缘关系较近,与蠓、蚋、摇蚊等同属蚊型族群, 相似文献
1000.
基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据. 相似文献