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采用RBF神经网络方法对麻醉状态下诱发脑电仿真信号进行分析,提出了一种通过基于RBF神经网络权值构造特征向量的特征提取方法,以达到提取信号特征的目的,并用BP神经网络分类器对提取的特征进行聚类,从而实现深浅麻醉状态下诱发脑电信号的分类,实验仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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针对目前登机牌盖章采用人工验证信息以及人工盖章不能满足实际需求的现状,设计了一种登机牌盖章控制系统;系统由登机牌信息采集、身份证信息采集及登机牌盖章模块3个部分组成;扫描枪自动扫描登机牌条码参数,身份证阅读器采集身份证信息参数,上位机处理核对身份信息,同时采集旅客头像,再通过接口向单片机输出动作信号,单片机向步进电机发出转动参数,步进电机旋转与电磁铁工作,完成信息验证所需的盖章动作;试验结果表明,设计的系统完成信息核对及盖章时间只需要4s左右,系统可靠,盖章效果良好,可以满足机场登机牌自动盖章的实际需求。 相似文献
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针对KNN算法定位精度有待提高以及定位稳定性较差的问题,本文提出了一种基于KNN算法和XGBoost算法的室内指纹定位算法。该算法首先将样本集划分为训练集和测试集,将训练集中AP的RSSI数据作为特征,坐标作为标签,使用XGBoost算法进行建模。其次,融合KNN模型,将KNN算法寻找到的近邻集合引入XGBoost模型中,再结合单独XGBoost算法的预测结果,以实现坐标定位。最后,在实际环境下研究了算法的K值、回归树数量、决策树深度和学习率对误差的影响,确定算法的相关参数。通过搭建的实际实验环境进行了测试,实验结果表明,本文提出算法的平均定位误差为1.55 m,较于KNN算法和XGBoost算法分别减少了24.76%和11.93%,并且累积分布函数曲线的收敛速度更快,具有较好的定位性能。 相似文献