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951.
通过对芦子园铅锌铁多金属矿床进行野外实地考察和典型矿石组构特征的显微鉴定,总结该矿床典型矿石组构特征.主要矿石构造包括:浸染状构造、条带状构造、脉状构造、块状构造、角砾构造等;主要矿石结构包括:结晶粒状结构、交代结构、固溶体分离结构、填隙结构、压碎角砾状结构、揉皱结构、放射状结构等.根据这些矿石组构特征及金属矿物和脉石矿物的组合、类型及自形程度和矿物在空间上的相互关系特征分析,矿区大致可划分为三期:沉积成岩期(初始矿源层形成期)、热液改造成矿期、表生期.初步认为芦子园铅锌铁多金属矿为早期沉积、后期热液改造的热液型矿床. 相似文献
952.
针对中文网页文本分类中特征降维方法和传统信息增益方法的缺陷和不足做出优化改进,旨在有效提高文本分类效率和精度.首先,采取词性过滤和同义词归并处理对特征项进行初次特征降维,然后提出改进的信息增益方法对特征项进行特征加权运算,最后采用支持向量机(SVM)分类算法对中文网页进行文本分类.理论分析和实验结果都表明本方法比传统方法具有更好的性能和分类效果. 相似文献
953.
954.
基于T-S模糊模型研究了非线性时滞系统鲁棒H∞滤波设计新方法.在该方案设计方案中通过构造含有三重积分的Lyapunov -Krasovskii 泛函,给出了滤波器参数矩阵设计方法,使得零初始条件下滤波误差系统是渐近稳定的且满足H∞性能指标. 相似文献
955.
提出了一种无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法,该方法解决了加窗傅里叶变换法无法克服的阈值问题,得到单一最佳频率图像,并大大缩短了计算时间.该方法可用于各类条纹图像的低通滤波,为从条纹图中进一步提取变形相位奠定了良好的基础.笔者介绍了自动窗口傅里叶变换算法的原理,利用该算法对散斑图进行了处理,并与加窗傅里叶变换法的滤波结果进行了对比.实验结果证明了无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法具有良好的滤波效果. 相似文献
956.
针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。 相似文献
957.
针对暗通道先验在天空等亮区域失效和引导滤波容易导致边缘模糊的不足,提出了一种高效的去雾算法.该算法提出一种新颖的亮区域自适应分割与校正方法,基于自适应的相对景深阈值分割亮区域,采用饱和度和灰度值校正亮区域的暗通道.然后利用加权聚合引导滤波代替引导滤波细化初始透射率,解决引导滤波引起的边缘模糊问题.最后,提出一种有效的亮度校正方法,将复原图像转化到HSV色彩空间,对亮度进行均衡化处理,使用相对雾浓度均值作为权值,对均衡化前后的结果进行线性加权得到最终的复原结果.实验结果表明,与经典算法对比,所提算法亮区域分割准确,复原图像纹理清晰,去雾彻底,复原结果的峰值信噪比、平均梯度与信息熵的最大提升分别为34.46%、99.49%和21.18%. 相似文献
958.
针对网购行为中商品浏览量排名靠前而销量滞后的问题, 在用户购买意愿力的基础上, 提出一种增强评分矩阵协同过滤推荐算法. 首先, 利用惩罚因子作为增强型矩阵的评价权重, 加权表征用户购物意愿力的商品画像, 取得增强型矩阵的预测评分; 其次, 融合以基于项目的协同过滤推荐, 建立由潜在兴趣商品间的项目相似度矩阵得到的基础型评分矩阵; 最后, 以TOP-N结果向购买意愿较强的目标用户推荐排名靠前的商品. 实验结果表明: 与传统基于项目的协同过滤推荐算法相比, 增强评分矩阵协同过滤推荐算法的推荐准确率提升2.48%, 召回率提升4.31%, 综合值F1提升3.19%, 从而有效解决了用户感兴趣商品排名靠后, 且不被购买或购买次数较少的问题, 以达到购买意愿力较强、 目标用户更准的推荐宗旨, 进而提高推荐精度. 相似文献
959.
基于柔性导电织物设计一种工作于2.45 GHz的柔性可拉伸天线, 并研究不同拉伸应变对柔性织物天线性能的影响规律及辐射特性. 仿真及实测结果表明, 在中心频率2.45 GHz处, 回波损耗的仿真与实测值分别为-40,-26 dB, 仿真与实测增益方向图在中心频率处一致性良好. 相似文献
960.
针对高斯厄米特粒子概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)算法可能导致滤波计算复杂度较高、精度不强,性能较差的问题,提出一种自适应高斯厄米特粒子PHD的改进算法,该算法通过在高斯变换的过程中引入阈值,以该闽值为界剔除权值较小的积分点,对大于阈值的积分点进行归一化处理,在保证滤波精度的基础之上,减小权值较小点在计算上带来的冗余;另外在高斯厄米特滤波的过程中引入了自适应因子,适当调整高斯厄米特滤波过程中的增益,自适应调节滤波的均值与方差,以提高滤波过程的精度.仿真结果表明:改进后的算法相比于高斯厄米特粒子PHD算法在精度上有明显提高,同时简化了计算复杂度,达到预期的目的. 相似文献