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鉴于传统的故障字典法诊断准确度低、诊断速度慢等缺点,本文将概率论及数理统计原理引入传统的故障字典法中对其进行改进。提取电路各待测节点电压作为电路特征,基于概率论选取测试节点,应用极大极小准则使模糊域划分更为合理。以稳压电源电路为实例,对改进后方法与传统方法进行实验对比,结果表明,本文所述方法故障诊断准确度更高、测试节点数目更少,更为合理有效。 相似文献
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为了解决在基于稀疏表示的分类算法中,传统字典学习框架下学习得到的字典仅可用于信号重构而并不针对分类的问题,分析和总结了具有代表性的面向分类的字典学习算法,也称判决性字典学习。判决性字典学习算法总体上分为两类:直接使得字典具有判决性和使得表示系数具有判决性。对两类方法进行分析和总结可为本领域算法的发展提供参考,并引起更多研究。 相似文献
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【目的】遥感图像重建容易引入噪声或边缘出现不规则性,而它又在遥感图像的处理中能起到非常重要的作用,提出新的算法来得到更好的处理结果。【方法】通过对遥感图像进行分块,利用K-SVD算法对遥感图像自身进行字典学习,获得能够稀疏表示高分辨率遥感图像的字典,然后进行特征提取、独立成分分析降维、高分辨率遥感图像的重建等操作。【结果】实现了对遥感图像超分辨率的重建。【结论】该方法提高了图像的峰值信噪比,通过实验验证了算法高效性。
相似文献
相似文献
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视频图像的高效无损压缩在海量的航空和遥感图像传输、珍贵的文物信息的保存等方面具有重要的应用价值,而目前的研究热点主要针对有损压缩,为此通过对现有的无损压缩方法的分析和研究,提出一种在稀疏编码与二进神经网络相结合的框架下建立新的图像无损压缩方法.首先借助二进神经网络中的线性可分结构系建立冗余字典,获得有效的稀疏分解基;再借助二进神经网络学习算法将图像映射为以线性可分结构系为神经元的二进制神经网络,在此基础上建立相应的模式匹配算法将每个神经元与冗余字典简历映射关系,通过稀疏系数建立原始图像的编码形式,进而实现了图像的无损压缩,并从理论上分析了该方法可以有效地提高压缩比,最后通过实验验证了该算法的有效性和通用性. 相似文献
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多值故障字典的测点选择与序测试设计 总被引:1,自引:0,他引:1
序贯测试问题是目前的一个研究热点。由于时间复杂度太高,传统的序贯测试算法对于测点数大于12的系统无能为力。为此,将序贯测试问题拆分为测点选择与序测试设计两个问题。测点选择问题用A*算法解决:运用M进制编码规则,首先给出了启发函数的计算方法,然后给出了能够得到所有最小测点集的改进的A*算法。序测试设计问题用AO*算法解决:对二值哈夫曼编码规则进行推广得到了多值编码规则,根据此规则给出了AO*算法启发函数的计算方法。提出的方法更符合可测性设计的设计流程,试验和复杂度分析表明该方法能显著降低传统方法的时间复杂度。 相似文献
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