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971.
针对sEMG人机交互中系统自适应能力差的问题,提出一种基于在线SVM(支持向量机)的自适应人机交互系统.该系统采用一种新的自适应样本更新策略,即在实时操作中通过SVM的增量训练算法对咀嚼肌单击和双击产生的sEMG样本进行在线学习,引入左右眼的视觉信息作为系统的反馈,采用Adboost算法来识别闭左眼和闭右眼,闭眼状态作为在线样本更新的校正信息.整个人机交互系统构成一个闭环控制系统,通过不断调节模型参数使得人机交互系统伴随sEMG信号的变化做相应的调整.实验结果表明:视觉信息的加入有效地避免了使用单一肌电信号进行人机交互时由于肌电信号缺乏可信信息而引起的误识别等问题,该系统便于操作,长时间人机交互中具有较好的可靠性和鲁棒性,不易受到外界因素的影响.  相似文献   
972.
采用最小二乘支持向量机的方法,利用现场测量的数据,建立水泥粒度软测量模型;通过交叉验证方法优化参数,并用仿真实验验证了该方法的有效性,解决了非线性、小样本、高维数等常规测量方法难以实现的问题,实现了水泥粒度的在线测量。  相似文献   
973.
基于SVM-RFE的钓鱼网页检测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有钓鱼网页检测方法存在的不足,基于后向选择算法,在信息获取、特征提取、分类器训练及检测疑似网络钓鱼网页等过程进行了优化.根据特征之间的相互关系划分等级空间,借助支持向量机回归特征消除的思想,提出了基于支持向量机的回归特征消除(SVM-RFE)对钓鱼网页进行检测的思路,设计出一种改进的钓鱼网页检测方法.最后对比不同特征维度在漏报率、误报率、识别率方面的差异,分析检测的有效性.实验结果表明:实际应用中可通过该方法准确有效地选定最优特征.  相似文献   
974.
提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.  相似文献   
975.
为解决无人机对地攻击决策问题, 对影响地面目标威胁度的指标因素进行了分析和量化, 构建了基于在线支持向量的目标威胁度预测模型。利用在线支持向量机实现目标威胁度排序, 进而完成空对地的攻击决策。研究的空对地决策算法具有在线训练、 模型精确度高、 需要样本少和泛化能力强等特点, 有利于快速准确地进行空对地攻击决策。最后, 通过仿真实例验证该算法的正确性。仿真结果表明, 在线支持向量机在计算目标威胁度过程中速度快且精确度高。  相似文献   
976.
采用一种新的动态弯曲测试方法并制作测试装置,将矩形自制纯棉机织物试样置于规定的稳定风场中,一端固定,另一端自由下垂,在气流的作用下来回自由弯曲摆动;提出动态弯曲角指标,每隔1/24s对织物试样在来回弯曲运动中的动态弯曲角进行测试,得到该指标随时间的变化曲线和一段时间内的平均值,以此对棉机织物试样的动态弯曲变形行为进行分析和评价.通过试验分析,探讨气流、纱线线密度、织物密度及组织结构对织物动态弯曲变形性能的影响.研究发现,织物试样在一定的气流环境中呈现一种有内在规律性的动态弯曲变形行为,这种行为是织物本身和外界气流等多因素下的综合效果.  相似文献   
977.
开发了基于3ds Max软件建立机织物结构三维模型的方法,并实现了平纹、斜纹、缎纹等典型机织物组织结构的三维建模.根据机织物结构相理论,确定了表达经纬纱轴线状态的空间曲线,结合3ds Max软件的截面放样技术实现了纱线的建模.按照经纬纱交织规律,建立了机织物结构的三维模型.研究表明,3ds Max软件具有操作简单、三维建模功能丰富的特点,是进行机织物结构立体表现及研究机织物纱线空间位置关系的有效工具.  相似文献   
978.
阐述了模拟电路故障诊断的必要性和意义,分析了模拟电路故障诊断的研究现状.针对模拟电路故障诊断过程,对模拟电路故障诊断算法包括常规的方法和智能方法进行了简要阐述,指出各自的特点,并指出了该领域的研究热点和发展方向.  相似文献   
979.
目前国内其它从事光谱信号智能机读传感器和监定设备开发和生产的科研及企业尚未掌握非黑箱常光下操作、体积微型化、低能耗、机读等关键技术.本文提供了一种能够自动识别各类激光照射于相应上转换或下转换材料所发出上转换或下转换光谱的传感器的检测方法、检测系统和检测设备,能克服现有方法的不足,具有非黑箱常光下操作、结构紧凑、体积微型化、低能耗、能输出数字或模拟信号、机读的特点.该产品既保证了光谱机读信号的激发、监测及转换输出,又可以方便地支持现有市场上各厂家大部分验钞机型的升级.  相似文献   
980.
文章将向量投影法应用在变压器故障诊断中,解决了如何构建有效SVM 层次的问题。按照类与类样本集之间的相交情况,利用欧氏距离和径向基函数计算类与类的空间距离和类间可分性测度,根据可分性测度进行排序,设计比较合理的层次结构进行分类。这种方法建立的故障诊断模型,是一种一对多、多对多分类相结合的故障诊断模型,用于解决多分类问题效果较好;这种方法对于 N类分类问题,只需构造(N-1)个SVM分类器,并且不存在不可识别的区域,分类过程比较快速,具有较好的泛化能力。实验证明与传统的三比值法和神经网络方法相比,所提出的方法在故障诊断的正判率上都有了提高,具有较好的实用价值。  相似文献   
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