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11.
根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法,这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度,并有效地解决了车型识别中,因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。  相似文献   
12.
一种基于模糊积分的多分类器人脸识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于模糊积分的多分类器人脸识别新方法,首先采用两种不同的K-L变换及Fisher线性鉴别分析方法对原始图象进行特征抽取和压缩,然后将压缩后的特征设计成不同的分类器,再利用模糊积分对这些分类器进行融合,达到主观期望和客观证据间的最佳匹配,从而提高了对目标的识别率,并将该方法应用到人脸识别中,实验结果表明,该方法提高了识别率,证明其有效性。  相似文献   
13.
不分明化拓扑中的几乎分离公理   总被引:1,自引:0,他引:1  
在不分明化拓扑空间中,利用正则开集、R-邻域和δ-闭包等概念导入了AT0-,AT1-,AT2-,AT3-,AT4-分离公理,并且给出了这5个公理的等价命题以及它们的关系.  相似文献   
14.
不同破壁方法对活性污泥总DNA提取效果的影响   总被引:16,自引:0,他引:16  
分别采用酶法、化学法、珠磨匀浆法和反复冻融法对活性污泥样品进行破壁,提取总DNA,并通过提取的核酸总量、纯度、片段分布情况、是否含有聚合酶链反应抑制剂以及基因间隔序列(ITS)扩增产物多态性等5个指标来评价不同的细胞破壁方法对活性污泥总DNA提取效果的影响。结果表明,化学法的优势最明显,提取的总量最多,大片段提取效果好,虽然杂质较多,但不影响聚合酶链反应,方法的偏倚性最小。  相似文献   
15.
超声对川黄柏中小檗碱提出率的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
把超声技术用于从中药川黄柏中提取小檗碱常规的酸性浸泡工艺中,探讨了不同频率超声、提取时间等对小檗碱提出率的影响.实验结果表明,使用20kHz的超声对川黄柏提取30min,其小檗碱的提出率比酸性浸泡24h高28.32%,且超声提取工艺简单,省时,节能.  相似文献   
16.
俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言.随着"一带一路"倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法.然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性.因此,...  相似文献   
17.
置换混叠信号的盲检测和分离   总被引:4,自引:0,他引:4  
方勇  王伟  王睿 《应用科学学报》2009,27(5):491-497
针对观测信号相互置换的情况,从盲源分离的角度研究置换混叠信号的盲检测与分离问题,给出了置换混叠信号的数学模型,提出了基于特征域可分的置换混叠区域检测方法,根据频谱特性和局部相关性分别提出了正弦置换混叠信号和置换混叠图像的盲检测与分离算法. 实验结果表明,该方法能有效应用于置换混叠信号的检测.  相似文献   
18.
本文就国内外空中交通安全问题的理论研究成果作了简要的回顾,分析了影响空中交通安全的一些重要影响因素,从各种研究理论中归纳出三种典型的方法,即CS法,TIS法,P&S法,并就这些研究方法进行了详细的分析,指出这些方法的优缺点,提出了空中交通安全研究未来的发展方向。  相似文献   
19.
一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
孔薇  杨杰  周越 《上海交通大学学报》2004,38(12):1962-1965,1971
对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题,由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量,这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低.为此,本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件,并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布,提高了信号概率密度估计的精度;同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法,提高了算法的收敛速度.通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验,证明了此分离算法是有效的.  相似文献   
20.
基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
孔薇  杨杰  周越 《上海交通大学学报》2004,38(12):1957-1961
由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效,提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取,并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性.在此基础上,应用ICA基函数作为滤波器,通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验.结果表明,本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法,为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径.  相似文献   
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