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91.
针对局部方向数(Local Directional Number pattern,LDN)类方法的人脸识别通常仅利用梯度信息且信息提取不充分的问题,提出双偏差双空间局部方向模式(Double Variation and Double Space Local Directional Pattern,DVDSLDP)。该方法首先通过像素采样扩大关联邻域信息,再利用边缘响应算子和局部前后向差分获得的相对偏差和绝对偏差以构成双偏差信息,充分挖掘局部梯度空间信息;然后与所提取像素的灰度空间特征级联融合,以获得双空间特征,再进行模式编码得到特征图;最后依据信息熵加权级联各子块直方图获得人脸特征向量,使用最近邻分类器完成分类。针对ORL、Yale、AR人脸库和相关典型方法的对比结果表明:利用双空间特征的融合,获得了轮廓更清晰、纹理更丰富的编码特征图,在ORL和Yale库上分别达到了99.50%、94.44%的识别率,尤其是在训练样本较少时性能提升明显;该方法针对AR库的表情、光照、遮挡A和遮挡B子集分别达到了99.67%、100%、99.33%和97.33%的识别率,明显高于其他方法,表现出良好的鲁棒性。 相似文献
92.
提出一种融合节点状态信息的跨社交网络用户对齐方法, 通过网络表示捕获节点的局部特征和节点状态信息得到每个账户的嵌入向量, 计算不同账户对应表示之间的相似性发现对齐用户。在2个真实数据集上的试验结果表明, 提出的方法相对于其他方法可以对齐更多的用户。在预测不同尺度的top-k时, 提出的方法在网络结构较稠密的Twitter-Foursquare数据集上能够在top-9时对齐准确率达到50%且在稀疏且大网络数据集DM-ML上相比其他方法对齐准确率提高12.06%~36.62%;在分析F1-score时, 提出的方法能够有效提高用户对齐的性能。 相似文献
93.
94.
针对局部保持投影(LPP)的邻域参数设置主要依靠经验这一缺点,对LPP邻域参数的设置进行了改进设计,提出了改进局部保持投影算法(ILPP).相比于LPP,ILPP中引入了核密度估计,使得邻域参数会根据数据集的样本密度而自适应的变化,可以更好地对高维数据集的流形结构进行保持.将ILPP用于齿轮典型故障的诊断中,实验结果表明,ILPP可以对不同故障类型数据进行有效区分,实现了故障诊断精度的提高. 相似文献
95.
在常规的地震勘探中,由于受到激发、接收环境或仪器等因素影响,地震数据中会不可避免地混杂随机噪声,导致有效信号被淹没,从而无法被清晰识别,因此随机噪声的压制至关重要。本次研究提出一种改进曲波变换阈值去噪结合快速非局部均值去除地震随机噪声的方法:首先将循环平移和块状复数域阈值方法引入到曲波变换阈值去噪中,改进传统的曲波阈值去噪方法,得到最佳去噪结果;然后将去除的噪声利用快速非局部均值方法进行滤波,得到有效信号;最后将上述两步得到的数据相加得到最终的去噪结果。将该方法与曲波变换阈值方法、小波阈值方法及快速非局部均值算法的去噪结果进行比较,模型试验和实际地震数据去噪效果表明,该方法去噪结果的信噪比更高,信号保真度更高。因此本文方法压制随机噪声的效果更佳。 相似文献
96.
短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM(long short term memory)网络结构,并将其与XGBoost(eXtreme boosting system)预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW(mean absolute percentage error-reciprocal weight)算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE(mean absolute percentage error)与RMSE(root mean square error)分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。 相似文献
97.
依托吉林引松工程开展隧道掘进机(TBM)施工参数预测研究,提出TBM施工数据分段提取算法,提取上升段前30 s的总推进力、刀盘转速、推进速度、刀盘扭矩、刀盘转速电位器设定值、推进速度电位器设定值、贯入度、贯入度指数(FPI)、扭矩切深指数(TPI)9个参数作为输入;通过局部线性嵌入(LLE)完成对上升段数据特征的降维;基于支持向量机回归(SVR)建立TBM施工控制参数(推进速度、刀盘转速)和负载参数(总推进力、刀盘扭矩)预测模型. 分析是否结合前一掘进循环的FPI、TPI指数进行预测对预测效果的影响. 结果表明,上述方法在推进速度、刀盘转速、总推进力、刀盘扭矩的预测中均取得了较好的预测效果,平均预测绝对百分比误差均小于15%,验证了该预测方法的有效性,该方法可以为TBM现场施工提供指导. 相似文献
98.
利用放电声音信号检测环网柜的局部放电具有信息量丰富、能够准确反映放电故障等特点而得到广泛应用,但放电声音信号的有效检测是一个难点。双通道录音在消噪领域中具有独特的优势,能够有效消除非平稳噪声,根据现场测量噪声干扰多为远距离的非平稳噪声,而局放信号为近距离声源的特点,提出了一种基于双通道能量差(PLD)的环网柜放电信号消噪方法。仿真实验结果表明,相比基于谱减法和维纳滤波的单通道消噪方法,本文所提消噪方法在两种非平稳噪声下的信噪比分别平均高出了14.8 dB和9.1 dB,均方误差(1×10~(-4))分别平均减小了19.34和15.50,消噪效果优于单通道消噪算法,现场实验结果表明,环网柜放电声音波形明显被突出加强,能够有效去除周围环境中的非平稳噪声,从而保留有效放电信号,为环网柜的局放诊断提供有效的数据支撑。 相似文献
99.
针对齿轮系统实测信号受噪声干扰而不能准确反映故障特征的问题,提出了一种自适应局部迭代滤波与模糊熵相结合的故障识别方法.利用自适应局部迭代滤波可以将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本质模态函数,由于自适应局部迭代滤波能有效分离出齿轮系统的转频信号,因此,以转频信号对应的本质模态函数为分界,计算前几个本质模态函数的模糊熵,最后,通过计算不同工况振动信号模糊熵的灰色关联度来识别齿轮系统不同的故障类型.结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断. 相似文献
100.
针对轴承振动信号故障特征信息实际提取困难的问题,基于局部均值分解(LMD)与改进支持向量机(SVM)提出了轴承故障诊断方法.对所采集的轴承振动信号进行局部均值分解,得到若干乘积函数的分量.计算各乘积函数的能量,选取能量百分比值作为识别故障的特征值.针对支持向量机不能自适应选择核函数参数和惩罚因子的问题,利用细菌觅食优化算法对支持向量机进行参数优化.将特征值输入改进支持向量机模型,对轴承故障状态进行识别.试验结果表明,相对于传统支持向量机模型和隐马尔可夫模型,采用所提出的轴承故障诊断方法,对轴承故障的识别准确率提高7个百分点以上,由此验证了所提出的轴承故障诊断方法的可靠性. 相似文献