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主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。 相似文献
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弹道冲击下层合板破坏模式及抗弹性能实验研究 总被引:8,自引:3,他引:8
以舰用轻型复合装甲研究为背景,针对不同纤维增强种类(包括玻纤织物 C400、C200、SW220 和芳纶纤维织物T750)以及不同面密度层合板结构,在6.2 g刚性微曲面柱形弹弹道冲击下的防护能力展开实验研究,着重讨论了层合板结构弹道冲击下破坏模式、弹体初始侵彻速度及面密度与抗弹能力和抗弹效率之间的关系,认为不同的破坏模式体现了不同的吸能特性和纤维失效机理. 相似文献
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仿真体系结构解决了各自领域内仿真资源的互操作问题,而体系结构间的互操作是解决多种仿真资源互操作的有效方法.由于通信协议、中间件和对象模型的不同,体系结构间不能直接进行信息交互.对象模型间的相同点是异构仿真系统间互操作的基础.建立异构系统对象模型与通用数据交换模型的映射关系,通过模型转换实现各异构系统间的数据交互,最后通过"点对点"和通用网关间的时延比较,总结了通用网关的性能特点. 相似文献