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目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。 相似文献
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提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。 相似文献
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为分析不同区域物资动员潜力差异,并对其进行分类,从总体实力和产值结构两方面出发,建立了区域物资动员潜力指标体系。以我国行政区域为研究样本,通过SPSS18软件,结合年度统计数据进行分析。采用主成分分析法对方案层指标进行简化,将形成的综合得分标准化并分析主成分上的载荷,然后采用层次分析法得到总体实力得分。再将研究对象按照总体实力与产值结构进行ward聚类分析,得到6个区域类别,分析其特点,提出动员建议。 相似文献
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为了提高海量数据挖掘效率,研究了一种基于网格环境下的分布式聚类(Prejudge-Based Distributed Clus-tering,PBDC)算法,并引入距离、模和内积的概念,在聚类之前进行预判断,减少了不必要的计算开销。在此基础上提出了一种分布式并行化聚类(Distributed Parallel Clustering,DPC)算法,将其嵌入到Weka4ws中,以开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建网格环境下的分布式数据挖掘体系,同时进行仿真实验。实验结果表明:该算法对于网格环境下海量数据的分布式聚类具有良好的效果。 相似文献
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在对液体火箭发动机试车数据进行聚类分析时,为解决故障数据样本与正常样本类间差异不大的问题,引入最大散度差准则,提出基于最大散度差的聚类算法MSD-CA.该算法以散度度量样本间的相似性,使样本的类内散度最小化和类间散度最大化同时进行.在此基础上,应用模糊理论对最大散度差准则进行模糊化,提出基于最大散度差的模糊聚类算法MS... 相似文献
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在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中,监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念,以此作为故障特征参数的优选准则;然后利用经过改进的遗传算法,对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中,采用了非常简洁而高效的染色体编码,针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子,并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明,该算法具有理想的效果。 相似文献
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