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提出一种基于粗糙集CMAC神经网络的智能互补融合的诊断策略．该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩．提取初步的诊断规则．对初步的诊断规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立故障状态空间到诊断空间的精确映射．大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度．将该神经网络应用于的变压器故障诊断实例．结果表明．该神经网络具有分类逼近能力强．计算量小等优点．诊断正确率比普通神经网络的诊断正确率高． 相似文献
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为解决传统的图像镶嵌方法在出现局部运动目标的情况下产生的重影现象,提出一种改进的针对运动目标重影去除的方法.对于N帧图像,算法首先通过SIFT特征点聚类和运动特征点剔除方法过滤这些图像特征点,在消除参数累积误差之后,通过三帧差法分离出背景并使用无缝融合方法完成前N-1帧图像的背景融合;然后把最后一帧与前N-1帧的已镶嵌图像进行匹配和融合,得到最后的全景镶嵌图像.实验结果表明:该算法能有效解决全景图像镶嵌中运动目标的重影问题,并保留当前最后一帧图像的运动信息. 相似文献
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