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41.
提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率. 相似文献
42.
基于非线性参数的意识任务分类 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了非线性参数作为脑电(EEG)信号特征时对意识任务分类的作用,使用的3种非线性参数特征为最大Lyapunov指数、轨道平均周期和轨道平均初始距离,分类方法为Fisher线性判别式.对4个实验对象共60个任务对进行了分类处理.使用3种参数在2s数据段上取得的平均分类精度分别为82.3%、90.7%和93.3%.在较短(1s)的数据段上,应用轨道平均初始距离参数进行分类取得了平均为90.8%的正确率,分类精度接近于Anderson取得的实验结果.轨道平均周期和轨道平均初始距离算法具有较小的运算量,能够应用于在线系统. 相似文献
43.
根据LudwigKn ll对两量子态间距离函数的定义,得到了任意一个相干态|α0〉与相干态|α〉及其相反态通过任意系数线性叠加组成的叠加态———猫态|Ψ〉之间距离函数的一般表达式D(r,r0,φ).依据D(r,r0,φ),讨论了|α0〉与|Ψ〉之间的相似特性与其内禀参数之间的关系.结果表明,态|α0〉与|Ψ〉的相似程度,不但与每个相干态在复空间的平移距离有关,而且与态|α0〉和|α〉相对初始相位差Δθ以及叠加相位有关. 相似文献
44.
用20对小麦微卫星引物,对小麦近缘种和小麦-簇毛麦染色体代换系、易位系的基因组DNA进行PCR扩增,14对引物有扩增产物,其中10对引物可以在小麦近缘种间扩增出多态性标记.共扩增出分子量小于500的条带477条,其中342条具有多态性,每个SSR座位的等位基因数目在2~6个之间,平均为3.7个.11个实验材料的基因多态性(PIC)范围在0.4013~0.7281之间,平均为0.5725.根据NeiM的方法进行遗传距离分析,构建系统树,确立小麦及近缘种的亲缘关系,为麦类作物遗传资源的研究及在育种中的应用提供一些理论依据. 相似文献
45.
基于特征脸的人脸检测与识别 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸识别是属于生物特征识别范畴.然而与其他识别不同的是人脸是一个动态的图像,有位置与光照的变化,并且具有相似的外貌特征,这使得人脸识别成为一个比较困难的问题.文章阐述了基于特征脸的人脸检测与识别方法.该方法本质上是主要成分分析方法,他首先构造特征脸向量,然后计算新图像和数据库中特征脸的空间距离,来决定此图像是否是一副人脸图像,如果是人脸图像,他是那一副人脸图像。 相似文献
46.
一种基于时序分析的大型重载支承轴隐蔽部位疲劳裂纹诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
大型重载支承轴隐蔽部位因发生不可观测的突发性疲劳断裂事故,严重影响生产的正常进行,给企业带来重大的经济损失.在分析支承轴振动特性的基础上,通过在机械结构外部便于检测部位提取反映结构疲劳裂纹状态的特征信号,编写相应的MAT-LAB程序构建时序模型,然后模拟支承轴实际工况,将裂纹产生、发展、断裂过程划分为5种状态,建立标准故障模式特征向量空间.运用模糊聚类分析方法,结合Euclide距离判别函数,找出与标准故障模式特征向量中隶属度最大的特征向量,从而有效诊断支承轴隐蔽部位疲劳裂纹状态的程度.最后通过实例验证了该方法的正确性和可行性.图2,参5. 相似文献
47.
48.
49.
不同地理种群杂色鲍的同工酶分析 总被引:5,自引:0,他引:5
采用聚丙烯酰胺凝胶垂直电泳技术,对采白海南三亚、香港和福建平潭3个野生杂色鲍种群,以及1个种源来自台湾的九孔鲍养殖群体共4个群体的6种同工酶系统进行分析,共检测到10个基因位点,其中2个为多态位点(多态位点比例为20%),每个位点平均等位基因数为1.2;4个群体都不同程度地表现出纯合子过剩、杂合子不足,遗传变异量偏低.群体间遗传相似系数与遗传距离以及UPGMA聚类分析的结果表明:4个群体之间的遗传差异不大,遗传距离均小于0.01.属于种群差异水平.九孔鲍和杂色鲍的遗传差异达不到亚种水平. 相似文献
50.
一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法 总被引:11,自引:0,他引:11
构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数,可直接应用于异构的网络数据,并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF),从而减少了支持向量的个数,降低了运算量,采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测,检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据,结果表明:与Ambwani方法比较,其检测精度提高了约3%,支持向量个数减少了268个,检测时间缩短了5min;与Lee方法比较,其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73%、19%和3%。 相似文献