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251.
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。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、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
252.
针对船用柴油机视情维修决策问题,采用威布尔比例危险模型描述了系统状态与故障率之间的关系,利用核主成分分析对协变量进行了去相关和约简处理,以平均费用最小为决策目标,建立了视情维修的最优维修策略模型,并根据设备当前状态信息来判断是否需要进行维修。实例分析表明:该方法有效融合了历史故障信息和运行状态信息,提高了柴油机可用度,降低了维修保障费用。 相似文献
253.
主拉应力破坏是砌体结构在地震荷载作用下最常见的一种破坏形式,剪刀撑水泥砂浆网薄层加固法就是针对砌体结构抵抗主拉应力不足的一种加固方法。为了考察该方法加固砌体墙体的受力性能及加固效果,对6片砂浆强度不同、加固方法不同的墙体试件进行了拟静力试验。试验结果表明:剪刀撑水泥砂浆网薄层加固法能够明显提高砌体墙体的抗剪承载力;该方法更适合于加固砂浆强度较低的砌体墙体;采用该方法加固后的砌体墙体破坏形式以剪切滑移破坏为主;加固面层能够与原有墙体较好地共同工作。目前剪刀撑水泥砂浆网薄层加固法是一个崭新的课题,该拟静力试验给出的试验分析结果和建议可供相关研究和加固工程设计参考。 相似文献
254.
为了有效解决计算机生成兵力模拟目标识别行为的问题,对防空作战中指挥员感知信息和综合处理的过程进行了分析,针对目前CGF系统的需求和感知行为模型的不足,建立了一个综合多特征信息的不确定性地空导弹感知行为模型。该模型对数据库中样本和待识别目标的特征信息进行客观的主成分分析,利用分析得到的综合主成分值对目标进行匹配;在此基础上,引入表示匹配结果不确定性的感知能力值,获得一个带有不确定性的即时信念;最后,通过基于感知能力的证据合并方法将即时信念、先验信念和通信信念合并形成最终信念。实例分析表明该模型可行。 相似文献
255.
本文分析了常规处理和ΣΔ-STAP的原理,通过仿真,比较了常规处理和ΣΔ-STAP方法的改善因子曲线、平均输出杂波加噪声功率以及空域频响图,并且用实测数据对两种方法的效果进行了验证。结果表明,ΣΔ-STAP能够降低杂波输出,尤其降低主杂波输出,使主杂波变窄,能够增强机载雷达低速目标检测能力。 相似文献
256.
257.
SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。 相似文献
258.
针对单一算法在处理复杂时间序列数据时存在缺陷以致无法挖掘全部信息的问题,提出了智能集成架构,给出了4种集成结构,并分析了它们的适用情况。针对一类随机噪声干扰的时间序列数据,采用并联嵌套建模结构,提出嵌套双种群粒子群算法的自回归滑动平均(ARMA)模型,用于挖掘数据中的随机性趋势;提出基于概率密度控制(PDF)的最小二乘支持向量机(LSSVM),用于挖掘数据中的确定性趋势,两种模型并联补集成实现对数据信息的充分挖掘。通过一组实验验证了所提方法的效果。 相似文献
259.
<正>在晋东公司,坚持以忠诚尽责为己任,回顾晋东发展史,从报国强军到强国富民,该公司的核心使命从来都离不开"国";军品领域、军品产品接受了国家领导人的阅兵检阅,在军民合融合下成功诞生的奥运会主火炬点传火装置成为民族创新的骄傲,通过核心装备实现了国产化,达到了产业报国的目的。 相似文献
260.
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