首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   16篇
  国内免费   3篇
  完全免费   21篇
  自动化技术   40篇
  2014年   2篇
  2013年   1篇
  2012年   4篇
  2011年   1篇
  2010年   6篇
  2009年   8篇
  2008年   7篇
  2007年   5篇
  2004年   3篇
  2003年   1篇
  1997年   1篇
  1991年   1篇
排序方式: 共有40条查询结果,搜索用时 46 毫秒
1.
人脸全局特征识别研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
人脸识别是模式中的一个相当重要却又十分困难的课题。本文利用神经网络(Neural Network,简称NN)及主元分析法(Principle Component Analysis),简称PCA)不同的特性提出了两种人脸识别的模型:NN+NN模型及PCA+NN的模型。理论分析和实验结果表示:这两种新的识别模型可以实现优化特征抽取和自适应识别。  相似文献
2.
应用主分量分析与粗糙集处理的特征提取   总被引:7,自引:1,他引:6  
近年来,随着软计算理论的不断发展,粗糙集理论已经成为了目前研究的重点领域。论文讨论了主分量分析(PCA)与粗糙集的理论,并应用于图像特征提取中。采用PCA对输入向量进行甄别,应用粗糙集理论约简与分类无关或关系不大的向量。研究结果表明:在主成分分析中结合粗糙集理论可以排除无关向量的影响,并有效地进行特征提取。试验结果表明了结合两者能够提高模式分类的特征提取的效果。  相似文献
3.
文本分类中一种混合型特征降维方法   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
提出一种基于特征选择和特征抽取的混合型文本特征降维方法,分析基于选择和抽取的特征降维方法各自的特点,借助特征项的类别分布差异信息对特征集进行初步选择。使用一种新的基于PCA的特征抽取方法对剩余特征集进行二次抽取,在最大限度减少信息损失的前提下实现了文本特征的有效降维。对文本的分类实验结果表明,该特征降维方法具有良好的分类效果。  相似文献
4.
主成份分析—分光光度同时测定铜,钴,锌   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用主成份分析法来处理多组分分析中的吸光度数据,同时测定铜、钴、锌。实验结果表明,该方法比最小二乘法更为有效。  相似文献
5.
一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
鉴于用神经网络实现图象压缩是一种非常有效的方法,为此提出了一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩编码算法,并对SOFM网络学习参数的优化进行了探讨.实验证明,与PCA SOFM连续编码算法和基本SOFM算法相比,这种混合编码算法,由于占用存储空间少,因而降低了码书设计的计算量,并改善了码书的性能.  相似文献
6.
基于局部不变映射的特征描述器算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提出了一种新的基于局部不变映射(Locality preserving projections, LPP)的描述器设计算法. 该算法用LPP预先生成一个特征矩阵, 接着把特征点邻域内所有点的梯度组成一个高维的梯度向量, 然后通过特征矩阵把该梯度向量嵌入到一个低维的流形空间中, 生成一个维数很低的向量, 并把它作为该特征点的描述器. 所提出的算法能保持描述器之间的几何结构不变: 原空间中邻接的描述器映射到低维空间后保持邻接, 而不相似的描述器映射后区分度更大, 所以该算法所生成的描述器能表现特征点之间的内在关系, 具有很强的鲁棒性. 通过与SIFT (Scale invariant feature transform), PCA-SIFT的实验比较, 此算法更快速, 更具鲁棒性.  相似文献
7.
基于改进小波分析的DDoS攻击检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为准确及时检测DDoS攻击,在研究小波分析法检测DDoS攻击的基础上,提出一种基于主成分分析法和小波分析法的自适应DDoS检测方法,设计采用该方法检测DDoS攻击的模型及算法,分析其增大正常网络流量与异常网络流量之间Hurst参数差值的原因。实验结果表明,该方法减弱了检测结果对门限值的依赖性,提高检测率,防止漏报、误报情况的发生,且由于网络数据维数的降低,该方法大幅提高了检测速度。  相似文献
8.
基于MW(2D)~2 PCA的单训练样本人脸识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的人脸识别方法在单训练样本条件下性能会急剧下降,因此,研究出适合于单样本情况下的识别算法是人脸识别问题面临的巨大挑战.针对两个方向的二维主成分分析((2D)~2PCA)算法进行改进,文中提出将加权和分块与(2D)~2PCA相结合的方法称为分块加权(2D)~2PCA,以便更有效地提取人脸的局部特征.同时把模糊理论引入分类决策,应用于单训练样本人脸识别问题.在ORL人脸库以及部分CAS-PEAL人脸库中的实验结果表明,文中方法能取得较好的识别效果.  相似文献
9.
特征级数据融合在医学图像检索中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
医学图像检索的效果很大程度上取决于特征提取的优劣。针对医学图像的自身特点,采用直方图、Gabor小波、不变矩三种典型方法分别提取了颜色、纹理、形状三类特征,然而将各种方法提取的特征直接用于图像检索效果并不理想。为此,提出了基于主元分析的特征级数据融合算法,避免了不同特征间数值上的悬殊对分类的影响,同时还达到了特征降维、去除特征间冗余的目的。实验结果表明,融合后的特征能更好地表达医学图像的内容,在医学图像检索中取得了较好的检索效果。  相似文献
10.
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
孙 鑫  周 昆  石教英 《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
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号