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Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。 相似文献
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针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。 相似文献
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为减少远程Cache访问延迟,提高共享存储系统的性能,提出了一种新的基于程序内在写突发特性的最后一次写访问预测方法,并对一个具体的目录协议进行了改造,以支持该预测方法。通过预测Cache块的最后一次写访问并提前对其进行降级,处理器能直接从主存中读取数据,从而减少了远程Cache访问所需的一个网络跳步数。与当前基于指令的预测方法相比,该方法能极大减少存储开销。基准测试程序的评测结果表明,该方法能获得83.1%的预测准确率,并且能提高8.57%的程序执行性能,同时与基于指令的预测方法相比,该方法能分别减少历史踪迹表69%的存储开销和签名表36%的存储开销。 相似文献
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高能激光系统中,单晶硅基底反射镜的能量吸收系数是影响系统性能的关键指标。衬底加工质量对镀膜后元件激光能量吸收系数影响显著。通过测试不同衬底粗糙度、划痕密度的单晶硅反射元件,分析衬底表面典型加工特征(粗糙度、划痕)对激光能量吸收系数的影响规律,认为粗糙度与吸收系数正相关,粗糙度均方根从0.668nm降低至0.345nm会使吸收系数降低28.0%。少量划痕对吸收系数的直接影响并不明显,吸收系数均值变化在3.1%以内。但表面划痕会诱发激光损伤,划痕密度较大时会引起后续能量吸收持续增大,辐照400s后,吸收系数较辐照100s时增大18.3%。 相似文献
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介绍了构建三维疏散仿真平台的基本原则,从建筑模型的导入、网格的自动剖分、人员模型的构建、人员行走规则、模拟结果的显示等方面对疏散仿真平台进行了阐述,测试了疏散仿真平台的功能,得出模拟结果与疏散演习结果接近的结论,认为该疏散仿真平台具有广泛的应用前景。 相似文献
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