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1.
基于人体轮廓宽度特征的步态识别   总被引:3,自引:0,他引:3  
叶波  文玉梅 《计算机应用》2005,25(8):1792-1794,1800
基于人体轮廓宽度特征提出了一种步态识别算法。首先对每个序列进行运动轮廓抽取,将这些时变的二维轮廓形状转换为对应的一维横向宽度信号,通过主元分析法(PCA)来提取低维步态特征,在此基础上采用线性判决分析(LDA),以获取最佳投影方向,达到提高数据分类能力的目的。在NLPR、CMU和UMF步态数据库中进行实验,结果表明算法具备快速、稳健特征,在实际应用中具备较大的价值。  相似文献
2.
丁苯橡胶门尼粘度软测量   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了合成橡胶生产中门尼粘度软测量问题.首先结合工艺机理分析,找出了影响橡胶门尼粘度的主要参数,同时对各参数进行主元分析.然后确定辅助变量,最后建立了基于PCA-BP神经网络的门尼粘度软测量模型.仿真结果表明,门尼粘度预测值与生产实际化验分析结果较为吻合,可以用来指导生产.  相似文献
3.
基于PCA和LS-SVM的丁苯橡胶的门尼粘度预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
门尼粘度足合成橡胶生产的主要质量指标,如何在线监测门尼粘度,并实现质量的自动监控是橡胶生产工业亟待解决的问题.本文应用主元分析和最小二乘支持向量机法建立生产过程门尼粘度预测模型.结合工艺机理分析,找出影响橡胶门尼粘度的主要参数并做主元分析,确定最少辅助变量,简化支持向最机结构,建立基于PCA LS-SVM的门尼粘度预测模型.仿真结果,门尼粘度预测值与实际值最大相对误差为5.78%,预测模型精度高,泛化能力强,运行速度快,可以指导生产.  相似文献
4.
空间动态可变材质的交互式全局光照明绘制   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
SUN Xin  周昆  SHI Jiao-Ying 《软件学报》2008,19(7):1783-1793
提出了一种空间动态可变材质的交互式全局光照明绘制算法.如果在绘制过程中允许用户对物体的材质作修改,并且对一个物体的不同部分的材质作不同的修改,则称为空间动态可变材质.由于最终出射的辐射亮度和材质呈非线性关系,因此现有许多交互式全局光照明算法不允许用户修改物体的材质.如果一个物体各部分的材质可以不相同,那么材质对最终的出射的辐射亮度的影响更为复杂,目前没有任何交互式全局光照明绘制算法能够在绘制过程中对一个物体不同部分的材质作不同的修改.将一个空间动态可变材质区域划分成许多子区域来近似模拟,每个子区域内部材质处处相同.光在场景传播过程中可能先后被不同的子区域反射,并以此将最终出射的辐射亮度分为许多部分.用一组基材质来线性表示所有的材质,这组基材质被赋予场景中的所有子区域,从而得到不同的基材质的分布.预计算所有这些基材质分布下的各部分最终出射的辐射亮度.绘制时根据各子区域材质在基材质上的系数组合相应的预计算数据,就能交互式绘制全局光照明效果.  相似文献
5.
浮选生产过程经济技术指标的软测量建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
张勇  王介生  王伟  姚伟南 《控制工程》2005,12(4):346-348,378
依据浮选过程的工艺机理和操作经验,初选了浮选过程经济技术指标神经网络软测量模型的输入变量,运用主元分析法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于最近邻聚类学习算法的径向基函数神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足浮选过程实时控制的在线软测量要求。  相似文献
6.
人脸识别技术是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术。该文以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势,利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别。给出了完成人脸图像的检测、特征向量提取、人脸图像识别相对应的硬件系统架构、人脸识别算法流程和算法实现类图。  相似文献
7.
提出主元分析PCA(Principal Component Analysis)用于语音检测的方法研究.用主元分析法在多维空间中建立坐标轴,将待处理信号投影到该坐标轴中,通过分析投影结果判断是否为语音信号.通过将语音和非语音分别建立子空间,来区分语音和非语音信号.该方法不同于常规的语音时域、频域处理方法,而是在多维空间中对信号进行分析.实验结果表明,该方法准确率高、简单、容易实现,而且能区分多种非语音信号.  相似文献
8.
通过PCA方法来提取人脸特征,这些特征进一步映射到Fisher最优子空间,在这个子空间,类间分布同类内分布的比率最大.然后,提出一种新颖的有监督的聚类方法,利用有限的训练数据信息来选择RBF的结构和初始参数.最后,提出了一种混合的学习算法来训练RBF神经网络,使得在梯度下降寻优算法中大大降低了搜索空间的维数.在ORL数据库上进行的仿真结果表明,这个方法无论是在分类的错误率上还是在学习的效率上都能表现出极好的性能.  相似文献
9.
主元分析法(PCA)通过提取故障样本集的主元得到降维的特征空间,利于故障特征提取;支持向量机(SVM)应用于故障诊断时具有良好分类性能;结合两者优点.提出了基于PCA特征提取和SVM相结合的模拟电路故障诊断识别新方法:对电路输出响应信号进行PCA处理,提取故障特征的主成分,然后利用多类SVM对故障模式进行分类决策,实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法能够实现模拟电路故障的快速检测与故障定位,具有速度快、精度高、鲁棒性好的特点.  相似文献
10.
针对多向主元分析法(MPCA)在线监控传统方法的预测能力差而常常导致误报、漏报的实际情况,基于广义相关系数法提出一种在线监控方法.从监控模型库中找出与待测多元轨迹之间广义相关系数最大的批次,将该批次监控时间点后的数据作为待测多元轨迹的预测值,得出完整的批次数据,并用多向主元分析法进行监控.用青霉素发酵过程仿真器(Pensimv2 0)进行仿真,结果表明,基于广义相关系数法的在线监控方法与其他传统方法相比,其结果最接近实际过程离线,并减少了由于其他预测方法带来的误差.  相似文献
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