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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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飞网构型设计对提高空间飞网系统的展开抓捕性能具有重要意义。用小弹性模量分析方法对空间飞网构型优化设计问题进行研究。以绳网中内力分布均衡性为优化目标,选取飞网抛射过程中最大受力时刻为研究工况,赋予绳索单元极小弹性模量,进行静力学计算,并以变形后的结果为初始条件进行迭代分析。优化结果表明,绳网中的内力分布随迭代步数的增加而更趋于均匀。在不改变绳网拓扑结构的前提下,所建立的优化设计方法为空间飞网构型优化设计提供了一种参考途径。 相似文献
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针对传统TDMA网络节点间业务量不均匀的情况下,会造成信道资源严重浪费的问题,设计了一种基于邻居时隙切换的动态TDMA协议(TDMA protocol based on adjacent timeslot transfer,ATT-TDMA),切换邻居空闲时隙,更改节点业务时隙长度但不影响整个网络循环周期的结构,实现时隙的动态利用。利用OPNET平台搭建仿真模型,并与HFTP协议和TDMA协议作了对比分析。仿真结果表明,相同条件下ATT-TDMA相比HFTP协议和TDMA协议,在消息投递率、平均时延和吞吐量方面具有更优异的性能。 相似文献
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针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。 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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