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21.
特征选择是视频字幕定位的关键,为了提高视频字幕定位正确率,提出一种人工鱼群算法(AFSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的视频字幕定位模型(AFSA-LSSVM)。首先提取视频字幕特征,然后通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优视频字幕特征子集,最后将最优视频字幕特征子集输入LSSVM进行学习,建立最优视频字幕定位模型,并进行仿真对比实验。结果表明,相对其他视频字幕定位模型,AFSA-LSSVM提高了视频字幕定位正确率和效率,可为后续视频内容的安全分析提供技术支持。 相似文献
22.
本研究以金黄色葡萄球菌为检测靶标,以核酸适配体为识别分子,基于双适配体夹心和侧流层析原理,构建了定性检测金黄色葡萄球菌的适配体试纸条,并对NaCl浓度、适配体浓度、纳米金-适配体包被量及捕获探针包被量等实验条件进行优化,获得适配体试纸条最佳制备条件。在优化条件下对试纸条的灵敏度、特异性进行分析测试,最后将试纸条对116份食品进行金黄色葡萄球菌检测,并与国标法(GB 4789.10-2016)对比验证。结果显示,适配体试纸条最佳制备条件为NaCl浓度为80 mmol/L、适配体偶联浓度为1 μmol/L、结合垫上纳米金-适配体的稀释体积比为1:2、捕获探针浓度为25 μmol/L。在最佳条件下,适配体试纸条对金黄色葡萄球菌的可视化检测限为2×103 CFU/mL,检测时间为5 min,且与其他食源性致病菌如鼠伤寒沙门氏菌、单增李斯特菌、大肠杆菌、阪崎肠杆菌、痢疾志贺氏菌等无交叉反应,具有较高的特异性。将本方法应用于食品中金黄色葡萄球菌的定性检测,检测结果与国标法完全一致。该方法简便快速、准确可靠、成本低,适用于食品样品中金黄色葡萄球菌的定性检测。 相似文献
23.
航天器在轨故障检测中,首先基于Hilbert-Huang变换对航天器在轨运行状态信号进行特征提取。提取的特征属性常存在冗余,冗余属性耗费存储空间和处理时间,并干扰正确决策的生成。为解决此问题,采用粗糙集中基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法,对提取的属性知识进行知识表示和约简,达到简化目的。以具有可类比性的地面轴承振动信号,对所提故障检测方法进行验证,验证效果良好。 相似文献
24.
为了简化知识表示,并解决传统Petri网因样本有限和不确定而无法正确判定的问题,提出一种将模糊理论中的概率引入Pe-tri网的理论。在HHT变换的基础上对故障数据进行特征提取,基于Rough集理论对所提取的属性特征进行属性约简,得出故障检测规则;将概率引入Petri网后,对约简后的规则建立基于概率Petri网的故障检测推理机制,实施在轨故障检测,并以地面轴承振动数据为例,对该方法进行验证;验证结果表明,该方法使用效果良好。 相似文献
25.
基于相关性分析及遗传算法的高维数据特征选择 总被引:4,自引:0,他引:4
特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。针对高维数据对象,特征选择一方面可以提高分类精度和效率,另一方面可以找出富含信息的特征子集。针对此问题,提出了一种综合了filter模型及wrapper模型的特征选择方法,首先基于特征与类别标签的相关性分析进行特征筛选,只保留与类别标签具有较强相关性的特征,然后针对经过筛选而精简的特征子集采用遗传算法进行随机搜索,并采用感知器模型的分类错误率作为评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好的线性可分离性的特征子集,从而实现降维并提高分类精度。 相似文献
26.
应用超高分子量聚乙烯,解决落煤斗堵煤难题 总被引:2,自引:0,他引:2
超高分子量聚乙烯是一种新型的高分子聚合物 ,它所具有的一些优良特性使得用其制成的衬板在湿煤和粘煤经过时不会堵煤 ,而且耐磨性和抗冲击能力极好。本文主要介绍超高分子量聚乙烯的性能、特点以及用它制成的衬板在解决落煤斗堵煤这一难题中的作用。1 超高分子量聚乙烯性能超高分子量聚乙烯 (UHMWPE)是国际上最新的工程塑料 ,其分子结构和普通聚乙烯 (PE)相同。所不同的是普通PE分子量较低 (几万至几十万 ) ,而UHMWPE的分子量一般均超过 10 0万 ,巨大的分子量使其具有一些普通PE及其他工程塑料所没有的独特性能。1 1 … 相似文献
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