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991.
在P-PHD滤波多目标状态提取中,传统的K-Means聚类方法存在需要提取峰值、聚类时间长、类簇边缘易被侵蚀等问题。针对此问题,在对一般聚类算法的研究的基础上,进一步提出了一种基于K近邻隶属度P-PHD滤波多目标状态提取算法。该算法首先通过量测与粒子的关联性,根据距离来进行量测筛选剔除虚警量测信息,估计真实目标量测类别,然后利用K近邻隶属度将粒子分配给各个估计的真实量测类别,重新分配粒子集,在新粒子集直接提取目标状态信息,从而避免粒子峰值提取过程,降低了算法的时间复杂度。仿真实验表明,所提算法与传统P-PHD滤波以及其它改进聚类算法的P-PHD滤波相比,具有状态提取精度高以及运算时间短的优点。 相似文献
992.
为增强图像显著特征的可靠性和鲁棒性, 增加图像描述的准确度, 提出了一种利用离散余弦变换(DCT: Discrete Cosine Transform)和 Renyi 熵提取自然图像显著性的方法。 该方法充分利用了图像的频域信息, 通过MSRA1000 图像数据库进行性能测试。 实验结果表明, 该方法优于 5 种经典算法, 提高了显著性检测的有效性。 相似文献
993.
苷类化合物广泛地存在于天然植物中,是一种重要的有效活性成分.目前,苷类化合物的提取方法,主要可分成下几点:醇溶剂提取法、超声波提取法、柱层析提取法、超滤提取法、微波提取法、酶法提取、闪式提取法、高压提取法和超临界CO_2萃取法等.现将天然植物中的苷类化合物所用到的提取方法进行概括性的总结,对天然植物中的苷类化合物的进一步药理活性研究与化学结构研究中,起到了良好的基础理论依据作用. 相似文献
994.
为优选厚朴七物汤水提取工艺,采用正交试验法设计水提取工艺,以出膏率、含浸出物百分量和厚朴酚与和厚朴酚,及含大黄总蒽醌量为测定指标,考察加水量,提取次数和回流时间三个因素参数,确定最佳提取工艺条件.结果表明,厚朴七物汤最佳提取工艺为回流提取3次,第一次加水10倍量提取1.5 h,第二次加水8倍量提取1.0 h,第三次加水6倍量提取0.5 h.厚朴七物汤的水提取工艺简便易行,效率高,稳定可行. 相似文献
995.
采用"先泡后煮"和"先蒸后煮"两种方法从锁阳中提取锁阳多糖粗品,研究了不同因素对两种提取工艺的影响。结果表明,"先泡后煮"的实验中锁阳与水的比例为1:30、浸泡时间为2h、水煮时间为120min时具有较好的提取效果,而"先蒸后煮"的实验中锁阳与水的比例为1:30、总蒸煮时间比为120min、蒸煮时间比(水蒸气熏蒸时间与水煮时间之比)为1:5时具有较好的提取效果。此外,对两种工艺对比后发现"先蒸后煮"与"先泡后煮"提取工艺相比,锁阳多糖粗品的得率基本相等,均为0.5%左右,但采用"先蒸后煮"较"先泡后煮"工艺得到的锁阳多糖粗品,其多糖含量至少提高了7%以上。 相似文献
996.
针对中文文本分类任务中N-Gram,素贝叶斯、K最近邻和TF-IDF等经典而广泛使用的文本分类模型的选择困惑问题,基于万余篇中文新闻文本语料数据,设计了一系列的对比实验,考察了各模型在不同参数、不同训练数据规模、不同训练文本长度、类别是否偏斜等多种情境下分类性能的表现,总结了各模型的特性,为中文文本分类模型的选择和应用提供了实践依据和参考. 相似文献
997.
复杂背景中字符图像的提取 总被引:2,自引:0,他引:2
在具有噪声及灰度不均匀的复杂背景中提取出待识别的字符, 是字符识别的关键一步。提出应用简单统计法及Roberts边缘检测相结合的方法, 对图像进行二值化处理, 并在此基础上利用H-S连同分析方法去掉了复杂的背景块。在586/AMDK6/200机器上, 对50余幅图像处理, 均正确提取出了待识别的字符且每幅的实现时间不到1 s。 相似文献
998.
基于对象的视频压缩编码中,对图像中任意形状物体的形状信息能提供一种较为有效的编码方法一直是个至关重要的问题.以率失真理论为基础,提出了一种针对视频帧内的复杂形状图像,在一定失真度控制下的形状编码优化算法.其核心思想是:基于整幅灰度图像的边缘检测,对不同对象区域及整图的轮廓建立“图”的数据结构,分段轮廓形状逼近,从而为限定失真度下使形状编码的比特率最小提供了保证. 相似文献
999.
学生在学习程序设计语言时,最感兴趣的话题之一就是如何让计算机发声、如何控制文本的输出颜色;然而目前常用的几种程序设计语言教材几乎都没有涉及这方面的内容。为此,本文总结并探讨了在BASIC、PASCAL、C和FoxPro这四种语言中让计算机发声、奏乐以及输出彩色文本的方法及应用实例。 相似文献
1000.
汤饭子色素提取及性质研究 总被引:1,自引:1,他引:0
探讨了汤饭子色素的提取工艺及有关性质,提出了75%乙醇浸提法,并测得该色素最高吸收高峰为354nm,研究发现该色素具有良好的耐酸、耐热、耐光、耐氧化性等性质. 相似文献