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131.
针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要. 相似文献
132.
改革开放以来,我国的教育事业得到了迅速发展,然而也存在着各地区发展不均衡的现象。由于以往教育水平评价指标间的关系错综复杂,为了有效地观测我国高等教育发展水平与趋势,本文建立了一种基于灰色关联度分析和熵权法的组合权重综合评价模型。根据指标体系收集到我国10个省级地区2007年至2016年的相应数据,利用综合评价模型与时间序列模型对我国部分地区高等教育的综合发展水平进行了测算和分析,得到了各地区高等教育综合发展水平的排名,并基于此对各地区未来5年的高等教育综合发展水平进行了预测。 相似文献
133.
将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2%的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍. 相似文献
134.
为了定量评价产品设计制造环节信息流结构的有序性,建立了产品设计制造环节信息流结构的有序度和结构熵模型,在此基础上,计算了设计与制造环节信息流结构的时效熵和质量熵,定量分析了一种仿人型机器人左腿模型的设计与制造环节两者之间的信息流结构有序性,为分析产品设计与制造环节之间信息的演化提供了依据。 相似文献
135.
在雷达工作模式识别中,侦察设备对雷达信号参数的测量误差严重影响了识别效果,针对这一问题文中提出时域模糊决策融合(TFDF)的雷达工作模式识别方法。首先分析了雷达脉冲组特征,在脉冲组层次提取雷达信号的脉冲组描述字(PGDW);然后基于联合隶属度函数改进传统的神经网络硬判决方式,实现雷达信号识别的模糊决策;最后运用DS证据理论将多个时刻的模糊决策融合,从而完成雷达工作模式的最终识别。基于时域模糊决策融合的识别方法可以有效改善参数测量误差对工作模式识别效果的影响。仿真结果以及对比实验表明,文中所提算法具有更好的抗噪性能,在雷达信号的参数测量误差为15%时仍具有90%以上的识别率。 相似文献
136.
香气成分的协同作用研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
天然产物中香气成分繁多且结构各异,这些香气成分能客观地反映天然产物的风味特点。从嗅觉产生的机理、特征香气分子形成理论和香气物质间协同作用研究方法等方面对天然产物的香气研究进展进行阐述,即通过嗅觉受体与香气分子结合,激活并传导到大脑皮层,最终完成香气感知,解释了嗅觉产生过程;从分子振动理论和识别理论角度,解释了天然产物特征香气形成原因;从阈值法、S型曲线法、OAV法、σ-τ图法等宏观层面,钙离子成像法和细胞电生理等微观层面的两个角度,解释了香气物质间的相互协同作用方法,并总结了存在的问题,对未来研究方向进行展望。 相似文献
137.
针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性. 相似文献
138.
小图像由于像素少、分辨率低、整幅图像包含信息较少,识别较为困难。目前优秀的深度卷积神经网络模型多为大图像而设计,而用于小图像的模型则存在着层次不够深、难以对特征进行充分抽象的不足。本文基于VGG19模型,依据卷积核分解的原理,设计了一种KDS-DCNN模型,模型深度达到31层,解决了目前超深度模型不能直接用于小图像识别的问题,实验表明该方法不但提升了识别性能,而且还降低了模型的时间复杂度。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN三个数据集上的验证结果显示,KDS-DCNN模型性能优越,其识别错误率分别降低到29.46%、6.02%和2.17%。 相似文献
139.
深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。 相似文献
140.
基于空间螺旋理论开展行星滚柱丝杠副(PRS,planetary roller screw)机构学分析,综合考虑PRS作为空间螺旋机构的运动特点,建立了PRS机构运动简图。通过修正的G-K公式计算PRS的自由度,从理论上分析系统各构件对机构自由度的影响。通过开展不同数量构件条件下的机构自由度计算分析,对比了单滚柱、单挡圈条件下机构自由度,得出了增加滚柱与挡圈的数量对于机构自由度的运动特性的影响。理论计算结果在一定程度上揭示了PRS运动学原理。 相似文献