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1.
由抄表人员逐户查抄表的传统方式,需要消耗大量的人力、物力,且采集数据的时间跨度大,准确度低。针对此问题,文中设计了一种用于水表抄表的新型智能系统,该方式采用微处理器作为数据处理的核心平台,结合低成本的ZigBee无线组网技术与PSTN网络,来构建智能系统的通信结构,并针对ZigBee无线组网覆盖面积小的不足,设立了小区集中器,极大地拓宽了该智能抄表系统的有效覆盖区域。该智能抄表系统,不仅可以降低抄表成本,而且可以实现水表管理的集中化与智能化,具有重要的实际应用价值。  相似文献   
2.
基于提升小波变换的图像融合新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出了一种基于提升小波变换的图像融合方法,并对小波分解的不同频率域,分别采用不同的融合规则。选择低频系数时,是基于边缘的方法,选择高频系数时,把小波系数的方差与绝对值综合起来考虑来决定融合小波系数。实验结果表明,提出的方法融合效果要优于一般融合方法。  相似文献   
3.
基于密度的K-means聚类中心选取的优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对传统的K-means算法对于初始聚类中心点和聚类数的敏感问题,提出了一种优化初始聚类中心选取的算法。该算法针对数据对象的分布密度以及计算最近两点的垂直中点方法来确定k个初始聚类中心,再结合均衡化函数对聚类个数进行优化,以获得最优聚类。采用标准的UCI数据集进行实验对比,发现改进后的算法相比传统的算法有较高的准确率和稳定性。  相似文献   
4.
现阶段社会对于研究生的要求越来越高,已经不再局限于理论水平。研究生必须在具有一定理论水平的前提下,提高自己的动手实践能力。于是研究生教育结构发生变革,我国研究生教育机制已从学术型向专业技术型、应用型等多种类型转变。其中产学研联合培养研究生模式在人才培养过程中所显示出来的优势和特点越来越明显,从而得到迅速发展。但现今,学校还处在摸索阶段,对于应用人才的定位单纯地只是从企业的角度考虑,这往往存在很大的弊端。本文将对产学研联合培养这一新颖的教学模式进行分析与讨论,提出对研究生应用人才特色与创新方面培养的思路。  相似文献   
5.
针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响,容易陷入局部最优解的问题。提出了一种新的粒子群优化聚类方法,该聚类方法采用改进的交叉、变异算子,使群体粒子保持品种的多样性和优良性,减小随机初始聚类中心的影响,同时结合粒子群优化算法,增加粒子群的全局搜索能力。实验结果表明,提出的方法在稳定性和分类准确率上都有所提高。  相似文献   
6.
提出了正负相关图像所占比例与特征值的标准方差相结合来调整对应权值的方法.为了避免相关反馈的权值调整陷入局部最优状态,引入一个干扰因子,使权值跳出局部最优区域.结果表明了该方法的优越性.  相似文献   
7.
通过在低层视觉特征上提取图像的局部颜色和纹理特征,再利用模糊神经网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和可靠检索.最后,为了提高检索效率,把相关反馈引进到图像检索系统中.实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率.  相似文献   
8.
针对基于内容的图像检索与识别在智能监控中应用的问题,建立了基于区域划分的颜色链码,利用图像颜色的区域特征值来构成一个区域与整体的特征描述,并将它应用到捕获图像的识别。捕获的图像,通过梯度特征对来定位与检测,对获取的脸部图像进行链码特征匹配与识别,并将计算结果作为监控系统的判断与决策依据。运用这一方法的监控系统,提高了监控系统的辨别对象能力,拓展了智能监控研究领域。  相似文献   
9.
对基于图像内容检索的图像特征值参数进行了分析和处理 ,在此基础上 ,探讨了建立特征值的一些因素 ,提出了一个基于因素的控制模型及算法思想 ,它能利用诸如知识库等进行反馈学习 ,从而达到提高检索效果的一种特征值提取方法  相似文献   
10.
(鼠标)模拟动态数字输入的识别之初始特征值生成   总被引:1,自引:0,他引:1  
1引言 在研究数字的动态输入识别方法中,最常见的有手写输入方法的识别,在没有手写输入设备的条件下,我们用鼠标来模拟动态输入,在获取鼠标轨迹的数据信息[1]后,我们根据将来识别的要求,提取其中的数据特征,并按照定义的数据结构来存储数据信息,为下一步的识别工作准备数据.  相似文献   
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