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基于动态特征时序分段的手写签名识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
文章介绍了用概率神经网对手写签名进行识别的方法,神经网络的输入采用反映个人手写签名动态特征的速度极矩特征。各阶矩特征的计算方法简单而相互之间线性无关,不拘泥于书写笔划的细节,符合人类识别手写签字的感知特点。 相似文献
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在Φ18 6mm的提升管内 ,以空气和FCC颗粒为实验对象 ,采用气体稳态示踪技术对高密度提升管内气体混合规律研究的结果表明 :引入钝体的高密度提升管内 ,远离构件区域的气体在径向上的混合仍符合气体的拟均相二维扩散模型 ,颗粒的引入使得气体的径向扩散变差 .钝体的引入 ,使得床内流体产生强烈的绕流 ,径向分布变得均匀 .模拟结果表明 ,气体的径向扩散系数Er达到了 1.0× 10 3cm2 ·s-1,比提升管 30cm2 ·s-1高出一个半量级 ,可很好地改善高密度提升管内气体的径向混合行为 相似文献
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