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1.
介绍了RFID及条码技术的基本概念、系统组成与工作原理,对2种技术的优缺点与发展趋势进行了比较和分析。立足我军物流系统对自动识别技术的实际需求,提出了2种技术在军事物资保障过程中的仓储管理、信息采集、系统管理和物流可视等方面联合应用的思路与设想。 相似文献
2.
由于高维数据聚类的现实意义日益增强,而Parzen窗估计法仅对低维数据集聚类能获得良好的结果,随着维数增加,效率降低,因此对Parzen窗进行加权改进,通过多次仿真实验确定加权函数,将高维数据投射至低维空间,对其聚类,逐步投向高维空间,对结果矩阵进行优化处理,得到更为优良的聚类效果。 相似文献
3.
针对在图像旋转或局部扭曲变形等复杂情况下的图像识别问题,提出一种基于核稀疏分类与多尺度分块旋转扩展的鲁棒图像识别算法。该算法首先对图像进行多尺度分块与旋转扩展,使得字典能近似测试图像局部的旋转扭曲与各种排列组合。为了增加字典类间稀疏度,改善系统效率,提出一种字典降维策略。通过核随机坐标下降方法高效求解核稀疏分类的凸优化问题,进而通过对比不同类对测试图像的重构误差完成图像识别。实验表明,与经典方法相比,文中方法具有更好的识别效果,对图像旋转或局部扭曲变形等复杂情况具有较好的鲁棒性。 相似文献
4.
随着惯性约束核聚变研究的发展.强激光驱动器能源系统的研究备受关注。为了向激光驱动能源系统传输效率的研究提供可靠的实验数据.研究了强激光驱动器能源系统中氙灯瞬态放电特征数据进行实时检测的方法和测控系统结构。采用量化传输模式进行特征量的检测与传输,既实现了高压隔离,又避免了在远距离传输过程中受到干扰,确保测量精度。配合系统的模块化设计,采用多线程工作模式,对计算机系统的控制功能进行工作线程划分,提高了系统的实时性和协调性。实验表明,系统有效地实现了弱电系统对强电系统的远程控制.测量精度满足测量要求,已成功应用于能源系统的实验研究。 相似文献
5.
量子门Elman神经网络及其梯度扩展的量子反向传播学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对Elman神经网络的学习速度和泛化性能, 提出一种具有量子门结构的新型Elman神经网络模型及其梯度扩展反向传播(Back-propagation)学习算法, 新模型由量子比特神经元和经典神经元构成. 新网络结构采用量子映射层以确保来自上下文单元的局部反馈与隐藏层输入之间的模式一致; 通过量子比特神经元输出与相关量子门参数的修正互补关系以提高网络更新动力. 新学习算法采用搜索然后收敛的策略自适应地调整学习率参数以提高网络学习速度; 通过将上下文单元的权值扩展到隐藏层的权值矩阵, 使其在与隐藏层权值同步更新过程中获取时间序列的额外信息, 从而提高网络上下文单元输出与隐藏层输入之间的匹配程度. 以峰值检波为例的数值实验结果显示, 在量子反向传播学习过程中, 量子门Elman神经网络具有较快的学习速度和良好的泛化性能. 相似文献
6.
7.
8.
9.
10.
基于Vega的航天发射场视景仿真系统实现 总被引:2,自引:0,他引:2
为了适应现代化航天技术的发展,需要建立先进的数字化航天发射场视景仿真系统来保障和辅助航天发射任务的顺利开展和实施.以某卫星发射场为研究对象,提出了采用基于三维几何模型构建及动态显示技术的虚拟场景创建方法,利用MultiGen Creator和Vega软件平台,并结合C 编程语言,开发出一个完整的交互式航天发射场及火箭发射三维视景仿真系统,并介绍了其系统设计、开发流程及关键技术.系统在实际发射任务中的使用结果表明,系统运行稳定,仿真效果真实流畅,能够实现预计的功能和效果. 相似文献