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151.
基于互信息的宋史语料库词表的提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于统计语言模型,对《续资治通鉴长编》进行了统计分析.根据互信息特征抽取候选字串,通过人机交互确定其是否构成词,然后动态修正相关字串的互信息值,逐步建立宋史语料库词表.实验中据互信息阈值抽取候选字串6 500个,根据汉语大词典确定是词的有3 694个,占56.8%.结果表明互信息法是建立古汉语语料库词表的有效辅助手段.  相似文献   
152.
多数现存的可分性准则在高维情况下往往存在实现上的困难。针对心肌梗死心电信号(ECG)特征提取过程中的基于标准差和欧氏中心距(SDEC)的可分性准则进行研究,研究数据取自PTB诊断数据库,包括:正常状态病人、早期心肌梗死、急性期心肌梗死。实验结果表明,基于SDEC的可分性准则应用于心肌梗死心电信号特征提取和分类能有效地克服现存可分性准则实现上的困难,并与心肌梗死实际演变过程中的可分性相一致。  相似文献   
153.
针对当前图像骨架提取存在毛刺现象和骨架冗余的问题,提出基于漫水填充的图像骨架提取方法。对目标图像预处理,得到阈值化二值图像,分割出前景和背景;构建掩模图像和轴线图,为后续运算过程提供数据来源和判断依据;通过遍历水平面灰度直方图,模拟漫水过程,收缩掩膜图像的前景轮廓,根据邻域连通分量变化,确定是否为骨架特征点,待轮廓收缩完毕,得到图像骨架。实验验证表明,该方法可以有效地提取图像骨架,毛刺现象和冗余结构明显减少,执行速度快。  相似文献   
154.
一种Web信息抽取规则的优化方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种Web信息抽取规则的优化方法,用于提高信息抽取的效率.采用分级制的思想,将原有规则中的限制条件分为粗规则和细规则两部分.粗规则面向网页中所有的信息片断,用于信息的初步过滤;细规则面向过滤后的信息片断,用于抽取最终的信息.由此,避免了将规则中的限制条件应用于网页中的所有信息片断,达到了减少计算量、提高抽取速度的目的.  相似文献   
155.
利用微波辅助提取葡萄整籽中的原花青素,研究了不同操作条件及不同因素对原花青素浸取率的影响.实验结果表明,对葡萄整籽最佳提取条件为:浸泡时间48 h,固液比1∶3,微波作用时间30 min,溶剂浓度40%,占空比30%.当满足上述条件时浸取率高达5.976%.经正交分析可知,在5个影响因素中微波作用时间和溶剂浓度对原花青素浸取率的影响最显著.  相似文献   
156.
为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题,提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法.应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别,只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练.原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练,将源域和目标域的分布...  相似文献   
157.
基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现   总被引:5,自引:0,他引:5  
通过比较全局颜色直方图和分块颜色直方图, 提出一种分块全局直方图的检索方法. 该方法以分块直方图的特征为基础, 在检索时, 由用户为含有重要空间信息的分块设置权值, 并将不注重空间信息的分块权值设为零. 系统将权值为零的分块重新合并为部分全局直方图, 计算所有权值非零分块的距离及部分全局直方图的距离, 再按照用户给出的权值进行加权累加作为两幅图像之间的最终距离. 结果表明, 两幅图像间 的距离越小, 则视觉差异也越小. 同时, 引入相关反馈技术以改善检索效果.  相似文献   
158.
醇碱提取法提取黄芪多糖   总被引:9,自引:0,他引:9  
采用醇碱提取法提取黄芪多糖, 通过单因素实验设计分别研究了提取溶剂pH值、 料液比、 提取时间、 提取温度和提取溶剂乙醇浓度5种因素对黄芪多糖提取率的影响, 利用紫外(可见)分光光度法和红外光谱法对醇碱提取法提取黄芪多糖的含量进行 检测, 计算黄芪多糖的提取率为19.15%, 分别是水提取法和碱提取法的3.53倍和2.63倍, 残渣中有效成分的残留量低于其他两种提取方法.  相似文献   
159.
一种新的基于DCT变换的人脸表征   总被引:1,自引:0,他引:1  
DCT变换是一种与KL变换非常相似的次最优变换算法.由于它独立于信号量,并且在维数下降、特征提取方面都非常接近经典的KL变换算法,因此DCT变换已经适用于模式识别领域.文章针对人脸图像,基于DCT变换,提出了一种融合整体DCT变换和分块加权DCT变换提取人脸图像的整体特征系数和局部特征系数,用于人脸表征的新方法.实验结果表明,本方法无论是在识别率还是在时间性能方面都优于传统的KL变换.  相似文献   
160.
裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容,尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注.深度学习作为机器学习的一个分支,其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性.本文对基于机器学习的裂纹识别技术的发展情况、研究现状以及典型方法进行详细介绍:首先介绍了多种机器学习方法在裂纹识别领域的应用,并从特征提取算法和应用对象等方...  相似文献   
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