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如何避免各种不期望的杂交是DNA计算以及微阵列技术中的一个关键问题.为了得到稳定可靠的杂交,必须探索一种可靠的、鲁棒性的编码方法.单模板编码方法是Arita提出的另一种模板编码方法,它能够保证编码间的移位距离约为l/3.其缺点是仅仅使用众多满足条件模板中的一个,因而编码数量有限.本文对单模板编码方法作了进一步的研究,提出来了另外一种模板框的结构,在基本保持移位距离约为l/3的情况下,将单模板方法扩展为多模板方法.这一研究大大提高了该方法的应用规模. 相似文献
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针对卫星系统的数据截获过程中得到数据多为比特流形式,原有的各种基于完整数据报文的协议识别方法不能很好地识别这类数据.通过距离判别算法和模板分析思想的结合,提出了一种新的基于多级模板分析的空间传输协议识别算法,并经实验进行了验证.根据空间协议特征构建一级模板,利用一级模板间距离建立二级模板,然后基于距离判断算法进行模板分析,实现协议识别.实验结果表明:多级模板分析可提高空间协议识别效率,该方法可为协议识别技术研究提供新的思路. 相似文献
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针对中文信息抽取系统中建立提取事件模板的难点问题,基于Bootstrapping思想。提出一种简单、可行的实体关系自动生成方法,利用由种子词和种子模板组成的知识库建立学习器,采用标量聚类的方法,通过种子模板抽取更多的与种子词相似语义关系的特征词。在此基础上,利用最近邻居的原则。进而生成更多的抽取模板。丰富了知识库,为分析二元实体关系奠定基础,使得生成复杂的消息模板成为可能,同时极大地减轻手工建立模板的复杂度.有利于系统进行移植。 相似文献
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《现代电子技术》2016,(9):61-65
在现有的各种脑机接口实现范例中,基于c-VEP的脑机接口取得了最高的信息传输率,但这种脑机接口系统必须在刺激目标数与检测精度和检测速度之间进行折衷。要增加刺激目标数并保证识别率高,必须增加码长,然而,增加码长会导致识别一个目标所需的时间增加,降低信息传输率。针对这个问题,提出了使用不同编码分组调制刺激目标的方法。基于该方法,采用Golay码和近完美码各调制16个刺激目标,目标识别的方法是先获取两组目标的参考模板,分别对两个模板做移位得到所有目标的模板,再运用模板匹配法对目标进行识别。7位受试者在一个刺激周期的平均分类准确率高达92.34%,研究结果表明该方法增加了刺激目标数,同时提高了识别率,缩短了检测时间。 相似文献
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通过对大量汉语句子进行考察和结构分析,抽出以关键词为核心的改写模板,对具有一定结构特点的语句进行改写.通过相似度计算进行改写模板与相应改写句的匹配.通过合并修饰词并用变量替换把体现句子结构的关键词及结构辅助词固化在模板中,既实现了句子级的结构精确匹配又提高了模板的覆盖率.通过实验对方法进行了考察,并给出了改写的模板覆盖率和改写正确率,分别为66.34%和74.71%. 相似文献
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多灰度图像的激光标刻是目前激光标刻中研究最为活跃的内容之一 ,但目前多灰度标刻的软件主要存在标刻后图像不逼真、缺乏层次感且对失真图像矫正效果不理想等缺点 ,在利用 5× 5固定模板实现图像多灰度标刻的基础上 ,考虑到图像中相邻像素点的灰度关系 ,对除边缘像素点外的每个像素点在 3× 3窗口范围内进行差分运算 ,提取该像素点在局域内的纹理特征 ,并据此来选择模板实现多灰度图像标刻。另外 ,利用拉格朗日二次抛物线插值法对输出图像的位置坐标进行矫正 ,矫正公式中x方向和y方向的最大畸变量分别为 80和 90 ,基本上能消除双振镜扫描引起输出图像几何畸变的影响。标刻的图像能很好地表现原图像的信息 ,且实现算法简单 ,图像质量得到了明显改善。 相似文献
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通过距离判别算法和模板分析思想的结合,提出一种新的基于多级模板分析的空间传输协议识别算法.根据空间协议特征构建一级模板,利用一级模板间距离建立二级模板,然后基于距离判断算法进行模板分析,实现协议识别.实验结果表明:多级模板分析可提高空间协议识别效率,该方法为协议识别技术研究提供新的思路. 相似文献
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为降低图像匹配模板选取算法的时间复杂度,提出一种基于子图灰度比较编码的图像匹配模板选取算法.首先将子图等分为2×2子块,以子图及邻近区域的4×4子块的灰度比较关系为子图赋予一个编码;其次在所有子图编码中选取重复次数最少的编码对应的一个子图或若干个子图中图像方差最大者作为匹配模板.算法复杂度分析和仿真实验结果表明,该匹配... 相似文献
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目前图像模板匹配算法的一般都有计算量非常大的缺点,在实际运用中存在一定问题,根据这一问题提出了将自适应遗传算法应用到图像模板相关匹配中.模板匹配实际是寻找最优解的问题,将模板和子图像的互相关函数做为目标函数,基于自适应遗传算法实现了快速模板匹配算法.最后根据实验说明了该算法较搜索式模板匹配算法计算量大大减少的优越性. 相似文献
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针对复杂背景下形状不规则、高度较低的平面目标自动识别问题,提出了一种基于Hausdorff距离的模板匹配方法。在完成平面目标前视模板制备后,文中首先定义了基于边缘位置、梯度相位和边缘点显著性约束的相似性度量方法,模板与实时图中对应两个边缘点位置越近、梯度相位差越小及实时图边缘点越显著,这两点的匹配就越好;然后融合三种度量结果,设计了一种基于边缘相位和显著性约束的Hausdorff 距离模板匹配方法,实现了平面目标轮廓的准确匹配。实测数据处理结果表明,该方法能够实现复杂地面场景中任意形状的平面目标轮廓的匹配定位,并且定位精度高、鲁棒性好、适用范围广 相似文献
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针对机载雷达如何实现快速威胁告警这一问题,基于模板序列的描述方式,提出一种自提取模板序列威胁告警算法实现对截获敌方雷达信号的快速提取,算法利用同种雷达信号脉冲之间的匹配相关性,通过脉冲的整体平移,在实现对模板序列自提取的同时,把用此模板序列描述的雷达辐射源信号提取出来,从而对该雷达进行威胁告警。仿真实验表明,在有脉冲漏失的信号环境中,文中算法处理脉冲信号与传统多参数统计方法性能相当,可以获得较高的成功率。 相似文献
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利用压缩感知(CS)矩阵建立压缩特征模版,通过在 线学习,实现一种更高效的目标跟踪算法。首先利用符 合有限等距性质的随机感知矩阵,取得跟踪目标表面特征的压缩模板;然后利用模板匹配 确定目标区域, 同时在跟踪过程中在线学习目标外观变化,并以此更新目标模板。采用了局部模板更新策略 ,使目标模板 更为准确,更能体现目标的变化状况。采用了模板匹配的确定性跟踪方法,大大减少了大量 正负样本的采 样,降低了算法复杂度。实验结果表明,与压缩跟踪(CT)算法相比,本文的基于在线学习的 压缩模版跟踪算法在时间性能 上有了明显提升,采用Kalman滤波器加速跟踪可提高6倍以上的时间性能,在多个标准测 试序列中的跟踪成功率也有了明显提高,有效地防止了跟踪中的漂移现象。 相似文献
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