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基于小波变换和神经网络集成的笔迹鉴别方法* 总被引:1,自引:1,他引:0
在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征,基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法.小波变换能有效地提取字符的结构特征,而矩能够很好地对其进行描述.在该方法中,一幅特征字图像可以用一个含有52个元素的特征矢量表示,然后通过训练多个神经网络,并应用神经网络集成的方法将其结果合成,对特征空间进行正确分类.分别在特征字和候选人数变化的情况下进行实验,实验结果显示识别准确率较同类算法平均提高百分之五. 相似文献
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为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模型参数自动选择算法.基于径向基核函数(Radial Basis Function,RBF)的支持向量机模型参数C和核宽度参数σ对其泛化能力有很大的影响,首先产生Logistic映射和圆映射的混沌混沌数值序列,而后以通过载波形式将混沌变量的值域"放大"至参数(C,σ)的取值空间,寻找优化变量(C,σ)的最优组合.与网格法的比较实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了支持向量机的训练个数,并使支持向量机具有更好的推广能力. 相似文献
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针对典型负反馈伺服系统建立数学模型,利用MATLAB/Simulink语言为其编写系统分析软件,使其具有模型输入,系统分析、仿真等功能。借助该软件可以对此类型伺服系统的性能进行详细分析,以具体实例予以说明。该方法可以为伺服系统前期设计提供参考。 相似文献
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基于RBF核的支持向量机(SVM)模型选择取决于两个参数,即惩罚因子和核参数,为了寻找SVM参数的最优组合,利于笔迹鉴别图像的自动识别,提出了基于混沌序列的参数搜索算法以实现SVM模型参数的自动选择。从与网格法和双线性法进行的比较实验可以看出,基于混沌序列的SVM参数选取更简单,更易于实现,并使SVM具有更好的推广能力。在10人笔迹灰度图像库上分类识别实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了训练SVM的个数。 相似文献
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基于Web日志挖掘的个性化服务站点 总被引:2,自引:1,他引:2
介绍个性化站点的概念,并对Web日志挖掘系统体系结构进行分析。其后将关联规则挖掘技术应用到日志事务会话中,在对日志数据的特性分析的基础上提出类Apriori挖掘算法。对类Apriori挖掘算法得到的频繁项集如何有效提取关联规则提出了最有效的方法。在实际应用中探讨了如何从多个匹配的关联规则中选择合适的匹配规则。 相似文献
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面包烘焙品质检验中纹理特征的提取 总被引:6,自引:1,他引:6
阐述了数字图像处理技术在烘焙面包品质检验中的应用,并依据烘焙面包切片区域图像的灰值游程矩阵,在图像的纹理特征的提取方法方面进行了探讨.试验结果表明,该方法为面包烘焙品质的快速自动检验提供了客观准确的科学依据,使感官评价的指标客观化. 相似文献
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分簇路由方案是无线传感器网络中低能耗路由设计的主要方法,簇头轮换机制是平衡分簇路由中节点能耗的有效手段.然而,如何优化簇头轮换间隔却鲜见文献研究.基于簇树工作周期的概念,提出了一个簇头轮换间隔的优化算法,实现了自适应簇头轮换机制.同时,为了减少簇头数量,该文提出了一个基于连通支配集CDS(Connected Dominating Set)的分簇算法.仿真中,与4种不同长度的定长间隔簇头轮换策略进行了对比试验,结果表明自适应簇头轮换策略具有最长的网络寿命和最大的网络能量利用率;与TopDisc和Guho等经典算法进行了对比,该文提出的算法构造的CDS具有最小规模和直径. 相似文献