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不同分布多观测样本分类问题中,训练样本和测试样本来自不同的域,针对如何利用转换学习提高不同分布多观测样本分类性能问题,提出L1 Graph联合转换学习的多观测样本分类算法。首先基于转换学习构建一种非负矩阵三因子分解框架,将其中不变信息作为源域到目标域的转换桥梁;其次,基于稀疏表示思路构造L1 Graph,自适应寻找数据近邻,保留样本及特征几何结构;最后,将两个互补目标函数联合到统一优化问题中,然后利用迭代算法解决优化问题,进而估计出测试样本类别。在USPS Binary数字数据库、Three Domain Object Benchmark数据库和ALOI数据库上进行对比实验,实验结果表明该方法的有效性,既提高了识别精度又保证了算法鲁棒性。 相似文献
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本文基于振动中输出、输入测量信号之间的互相关特性,在分析其频谱的基础上,通过数学分析,从理论上找到了机械传递函数的无偏估计,为在实践中得到准确的机械传递函数提供了科学的理论基础,从而为状态监测、机械故障诊断提供了可靠的保证 相似文献
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本文基于工程上广为应用的非线性观测器思想,设计了一种混沌通信系统的同步设计方法:针对最新提出的统一混沌系统模型,采用状态观测器同步理论,通过设计合适的状态观测器,研究了随机扰动存在的情况下的混沌系统同步问题.对本文所考虑的观测器,还可以通过改变的值来调整观测器的参数,以满足一定的性能指标要求,从而在实际上更具有应用价值.该方法无需计算同步的条件李亚普诺夫指数,而且对噪声有一定的鲁棒性.通过MTLAB 6.5仿真,表明了该方法的有效性. 相似文献
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大型桥梁分布式健康监测系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的桥梁监测方法,存在实时性差、精确度低、浪费人力等缺点。文章根据我国目前的实际情况,提出了一种利用Internet网络作为传输媒介的分布式桥梁健康监测解决方案,可实现对桥梁状态的实时远程自动监测,克服了传统方法的缺点,实验测试取得良好效果。 相似文献
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图像标注旨在为图像分配一系列的语义标签描述图像的内容。针对高级语义与低级特征之间的语义鸿沟问题,本文提出了基于偏序结构的图像标注方法。首先,计算训练图像与测试图像的相似性得分,得到测试图像的初始邻近集及邻近标签;然后通过构建的属性偏序结构,获得邻近标签的相关语义,提高标签的丰富度,以及利用构建的对象偏序结构,得到最终的候选集。为了提高标注的准确率,设置一个频率阈值筛选出频率较高的标签作为最终的关键词。通过实验证明,实验结果有效地提高了标注的准确率和召回率。 相似文献
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粒子蚁群算法综合了蚁群算法和粒子群算法的特点,在局部最优和全局最优解之间取得平衡。新算法在蚂蚁迭代过程中,每隔一定代数将数据引入粒子群运算以提高收敛速度。根据对TSP的eil51问题进行仿真结果可以看出,与通常蚁群算法相比,该算法不仅精度上较为满意,而且效率极高,具有良好的应用前景。 相似文献
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针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。 相似文献
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