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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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无证书公钥密码体制消除了基于身份公钥密码体制中固有的密钥托管问题,同时还保持了基于身份密码体制的优点。在随机预言模型下,在强k-CAA和Inv-CDHP假设下,基于双线性对提出了一种可证明安全的高效无证书签名方案。而且,该方案的签名长度大约为160bits,是最短的无证书方案。所以可以被广泛应用在低带宽的通信领域中。 相似文献
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基于航迹关联和证据理论的数据融合方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
入侵检测技术从20世纪80年代开始就被世人所研究,而多传感器数据融合研究更早其多年,但多传感器数据融合理论与技术应用到入侵检测系统中仍是目前的研究热点。本文通过对航迹关联和证据理论的深入研究,并结合多传感器数据融合理论与技术,应用到入侵检测系统,通过理论证明和试验验证,该入侵检测系统具有较低的不确定性,进而提高系统的信任度。 相似文献
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基于FFT的载波捕获方法对高动态信号不能适用,离散匹配傅里叶变换(DMFT)虽可用于高动态信号,但是其运算量大、精确度差。基于以上分析本文提出了将延迟自相关、FFT与DMFT三者相结合的二维载波捕获算法。首先将中频采样信号与其延迟做自相关,通过信号的延迟自相关的FFT得到频率变化率的粗略估计值,进而得到起始频偏的粗略估计值,然后在所得值附近利用DMFT进行搜索,从而获得高精度的参数估计值。此方法缩小了搜索的范围,在运算量减少的同时,也提高了参数的估计精度。仿真结果证明本文提出的方法有效可行。 相似文献
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基于新的超混沌系统的图像加密方案 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一个新的超混沌系统,分析了新系统的混沌吸引子相图、平衡点及其性质、工yapunov指数等非线性动力学特性,并用该超混沌系统对图像进行加密研究。给出了一种新的基于四维超混沌系统的图像加密算法。实验结果及安全性分析表明,该算法具有较强的抵御穷举攻击、统计攻击、已知明文攻击能力,因而具有较高的安全性。 相似文献
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