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基于遗传算法的粗糙集约简在故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对故障诊断过程中冗余征兆问题,提出了一种启发式遗传约简算法;该方法将核加入到遗传算法的初始种群中来提高算法的性能,引入一种信息论角度定义的属性重要度度量作为启发信息,构造修正算子引入启发信息,使得被选择的属性子集的分类能力不变,从而保证群体进化收敛于最小约简;最后以某汽车发动机故障诊断决策表为例,结果表明,该算法可以有效地对故障征兆进行约简,能够提取出最能反映故障的特征,从而为粗糙集在故障诊断中的深入应用打下了基础。 相似文献
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网格环境下的计算资源具有分布性,异构性,动态性的特征,并分别属于不同的组织,使网格资源管理相对分布式计算环境或集群环境下的资源管理更加复杂.在计算经济模型的基础上,提出了一种基于计算期望的网格资源管理模型.模型将计算任务抽象成对计算期望的描述,以实现灵活高效的网格资源管理和调度.通过可变价格策略,反映了网格内资源的供求关系,并对基于预留的Qos保证进行了初步的讨论. 相似文献
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为了提高自适应滤波器的收敛性和跟踪性,提出了一种自适应增益APA-AG算法。通过分析估计输出误差信号,获得了参数迭代步长的一个特定值估计,以实现集平均代价函数最小化。仿真结果表明,相比较于传统的APA算法,文中研究的APA-AG算法具有更快的收敛速率和更好的跟踪特性。 相似文献
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提出了一种基于Hu矩的以支持向量机(Support Vector Machine)为基分类器的Tri-Training分类器.首先采用背景差分法得到运动人体轮廓,然后通过Hu矩的特征提取方式,对运动人体轮廓进行特征提取,并对提取的数据集经过数据清洗和归一化处理后,使用以SVM为基分类器的Tri-Training分类器进行训练和分类来实现人的身份识别.实验结果表明,这种新的学习方法,能较好地弥补以往很多学习方法在小样本、非线性、过学习、高维数等问题上的不足,在人体行为分析智能监控系统中具有很强的推广能力. 相似文献
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针对在图像检索过程中,传统单一特征不能较好反映图像的颜色分布和内容细节等相关信息,降低了图像检索性能的问题,提出一种基于改进颜色和纹理综合特征的图像检索方法。根据HSV颜色模型区域均值,利用改进关联权值模型,获取颜色均值特征向量;基于Haar小波进行图像分解变换。在图像的低频分量中,根据低频特征结构模型,获取低频纹理特征向量;通过Canberra距离求取图像相似度。实验结果表明:方法在Corel-1000和Corel-5000标准图库中进行测试,准确率和检索率等性能参数得到了相应提高。 相似文献
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文章针对蓄电池SOC估计精度不高且实时显示效果不佳问题,提出了一种基于卡尔曼滤波技术的SOC估计方法。首先建立了蓄电池等效电路模型,该模型具有建模蓄电池容量和伏安特性功能,其次基于等效电路模型建立了蓄电池状态方程,选取SOC作为内部状态变量,通过测量终端电压和滤波技术求出SOC的最真递归解。最后选择蓄电池的真实放电数据对该方法进行验证,结果表明该方法具有估计精度高,实时显示效果好的优点。 相似文献
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