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1.引言 双墙的隔声已经被广泛的研究,尤其是隔声量的预测已经有许多模型算法,但是这些方法大多是对理论计算的简化,并没有对理论和实际的误差给与修正.本文阐述了双层石膏板隔声性能的特点与实验结果,并与传统理论计算结果进行了比较.在此基础上对理论预测方法进行了改进,提出了一种新的双层结构隔声性能预测的经验方法,并将经验方法预测结果与实验以及传统理论计算结果进行了比较,改善了实验与预测结果的一致性. 相似文献
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本文提出了一种基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法.首先在建立最小一乘准则背景预测模型的基础上,根据最小一乘估计的性质,应用线性规划的方法解决最小一乘估计中极值的选取问题;然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像;最后利用基于二维指数熵的图像阚值选取快速算法进行分割.文中给出了实验结果与分析,并与基于最小二乘背景预测的检测算法作了比较.实验结果表明,本文提出的算法具有更高的检测概率,优于基于最小二乘背景预测的检测算法. 相似文献
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分析了颜色分区理论,对颜色分区理论产生误差的原因进行了剖析,提出了分区边界以及共享区域的概念和分区边界描述的修正方法,在此基础上确定了判断颜色是否在共享区域内的规则。通过构建多色分色模型对修正算法进行了检验,对进行共享区域判断和不进行共享区域判断进行了比较。分色实验结果表明,分区边界描述修正方法能很好地解决颜色分区理论产生的误差,能进一步提高多色分色模型的精度。 相似文献
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本文提出了一种基于模糊支持向量机(FSVM)时域背景预测的红外弱小目标检测方法.首先针对前几帧图像中对应同一位置像素点的灰度值序列,利用模糊支持向量机进行函数拟合,并据此预测下一帧图像在该位置处像素点的灰度值:然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像,利用基于二维Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取快速算法进行分割,并根据小目标运动的连续性和轨迹的一致性进一步分离噪声和小目标.文中给出了实验结果及分析,并与现有的检测红外小目标的空域和时域背景预测算法进行了比较.结果表明,本文提出的算法具有更高的检测概率,明显优于已有的基于背景预测的红外小目标检测算法. 相似文献
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目的为实现调配的专色与目标色尽可能一致,对光谱匹配算法生成的初始配方进行修正,从而使均方根误差和色差均较小。方法选取潘通色为目标色,对比分析光谱修正和三刺激值修正算法对色差和谱差的影响,选取实际生产专色为目标色,进一步将配色效果较优的算法应用到基于白卡纸和光柱镭射纸的配色中。结果基于Kubelka-Munk单常数理论的光谱匹配算法进行颜色预测,白卡纸配色中初始配方、光谱修正和三刺激值修正的色差的均值分别是4.1834,3.6202,1.0300;谱差的均值分别是0.0804,0.0364,0.0303。光谱修正效果不理想,三刺激值修正的色差都小于3,符合生产要求范围。将三刺激值修正算法应用到白卡纸和光柱镭射纸专色中,白卡纸配色中初始配方、三刺激值修正的色差平均值分别是2.7857和1.0850,谱差的均值分别是0.0596和0.0323。8组修正配方的色差皆降至3以下。基于光柱镭射纸配色的初始配方、三刺激值修正的色差平均值分别是3.2861和1.2971,谱差的均值分别是0.0450和0.0165。结论在印刷专色配色中,通过光谱匹配算法预测并结合三刺激值修正,可有效降低预测色和目标色之间的色差和谱差。 相似文献
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传统的视频运动目标图切检测算法基于低阶马尔科夫随机场,能量函数的低阶近似无法准确描述图像像素的空间相关性,导致图切检测结果过度平滑。本文提出一种基于高阶欧拉弹力模型的图切检测算法,利用欧拉弹性模型优化目标边界曲线和修正能量函数的低阶近似。算法通过利用前一帧图像的检测结果,对当前帧图像运动目标像素点数和前景背景邻接像素对数进行卡尔曼预测,并不断自适应调整当前帧的图像模型参数,实现了视频运动目标的连续全局优化检测。实验结果验证了欧拉弹力模型在视频运动目标检测中的有效性,其检测结果能够更好地满足人的视觉效果。 相似文献
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基于CEM的高光谱图像小目标检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于约束能量最小化(Constrained Energy Minimization,CEM)的目标检测算法.该算法首先对原始图像进行背景信息抑制从而抑制背景地物、突出低概率的小目标,用迭代误差分析的自动端元提取算法找出目标的端元光谱,然后把目标端元光谱代入CEM滤波器得到该目标的检测结果图.用高光谱数据进行了实验研究,并与CEM滤波器进行了比较.结果表明,其检测性能与直接采用CEM方法的检测性能相当,但是相对于CEM方法,该算法不需要目标的先验光谱信息,更具有实用性. 相似文献
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为精准识别镁熔液含氢量检测中镁熔液复杂表面背景下的第一气泡,在基于图像处理的镁熔液第一气泡检测算法的基础上提出了一种基于改进半因果支持域的实时检测算法.该算法首先采用改进半因果支持域模型对4帧原始图像进行估计得到背景预测图像,其次使用原始图像减去背景预测图像得到残差图像;而后利用隔帧差分算法并结合双层流水线算法获取阈值分割后的二值图像;最后对二值图像进行逻辑与运算和形态学开运算,获取真实的第一气泡目标,并在相同实验条件下将该算法对单帧图像的预处理效果、序列图像的检测性能与基于改进背景预测和流水线算法进行比较.仿真结果表明:该算法可达到实时检测的要求,且在单帧图像预处理方面对复杂背景的抑制效果更好,预处理时间减少6.2%,同时在序列图像检测方面,算法的抗干扰能力更强,检测到的目标点更易观察,检测总时间减少17.3%. 相似文献
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针对冷水机组运行能效模型结构复杂、受运行参数影响较大、机理建模困难等问题,本文建立了基于支持向量回归机的冷水机组运行能效预测模型,并采用粒子群优化算法对模型参数寻优,提高了模型的精度。论文以某商场中央空调离心式冷水机组为研究对象,随机选取396组运行数据对建立的模型进行训练和测试。结果表明,基于粒子群算法优化的冷水机组支持向量回归机模型较BP神经网络模型具有较高的预测精度,其相对误差基本上在3%以内。最后分别采集夏季和过渡季两日的运行数据验证模型的有效性,验证相对误差均在5%以内,因此,该模型能准确地反应冷水机组的运行能效,为冷水机组运行能效分析、故障诊断以及优化控制等提供参考依据。 相似文献
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Haiqi Zhu Fanzhi Meng Seungmin Rho Mohan Li Jianyu Wang Shaohui Liu Feng Jiang 《计算机、材料和连续体(英文)》2019,61(2):829-847
In real-world many internet-based service companies need to closely monitor large amounts of data in order to ensure stable operation of their business. However, anomaly detection for these data with various patterns and data quality has been a great challenge, especially without labels. In this paper, we adopt an anomaly detection algorithm based on Long Short-Term Memory (LSTM) Network in terms of reconstructing KPIs and predicting KPIs. They use the reconstruction error and prediction error respectively as the criteria for judging anomalies, and we test our method with real data from a company in the insurance industry and achieved good performance. 相似文献
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为实现弱目标线谱检测,在自适应线谱增强(Adaptive Line Enhancement,ALE)算法的基础上,结合频域批处理技术,提出了一种能降低计算量的高效线谱检测算法——归一化频域批处理最小均方(Normalized Frequency-domain Block Least Mean Square,NFBLMS)算法;所提NFBLMS算法在权值迭代过程中,步长参数不受输入信号功率的影响。理论分析和数值仿真结果表明:相比于已有的线谱检测算法,NFBLMS算法能较好地解决ALE算法实时处理运算量问题,并可获得较高的系统增益,且其步长参数具有较强的鲁棒性,能同时兼顾算法的收敛速度和稳态误差。因此NFBLMS算法更适合实际工程应用。 相似文献
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Daniel C Liebler Beau T Hansen Sean W Davey Laura Tiscareno Daniel E Mason 《Analytical chemistry》2002,74(1):203-210
We have developed a pattern recognition algorithm called SALSA (scoring algorithm for spectral analysis) for the detection of specific features in tandem MS (MS-MS) spectra. Application of the SALSA algorithm to the detection of peptide MS-MS ion series enables identification of MS-MS spectra displaying characteristics of specific peptide sequences. SALSA analysis scores MS-MS spectra based on correspondence between theoretical ion series for peptide sequence motifs and actual MS-MS product ion series, regardless of their absolute positions on the m/z axis. Analyses of tryptic digests of bovine serum albumin (BSA) by LC-MS-MS followed by SALSA analysis detected MS-MS spectra for both unmodified and multiple modified forms of several BSA tryptic peptides. SALSA analysis of MS-MS data from mixtures of BSA and human serum albumin (HSA) tryptic digests indicated that ion series searches with BSA peptide sequence motifs identified MS-MS spectra for both BSA and closely related HSA peptides. Optimal discrimination between MS-MS spectra of variant peptide forms is achieved when the SALSA search criteria are optimized to the target peptide. Application of SALSA to LC-MS-MS proteome analysis will facilitate the characterization of modified and sequence variant proteins. 相似文献
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Subhashis Chatterjee Arunava Roy 《Quality and Reliability Engineering International》2015,31(8):1517-1535
Reliability is gaining importance with time for Web system because of the popularity of different Web‐based applications, namely, different Web sites and social community networks. In order to aggrandize the reliability of a Web system, some methods are required to measure its current reliability. In recent years, some research works have been carried out on Web software error analysis and reliability predictions. In all these research works, the Web environment has been considered as a crisp one. This is not in reality. Hence, in this paper, a novel clustering algorithm and a multivariate fuzzy logic and fuzzy time series based prediction algorithm for Web software fault prediction have been developed. The proposed prediction algorithm can predict the occurrences of more than one Web error, in a single day, on a single run. Proposed methods have been validated using some real Web failure data extracted from the HTTP logs (access and error logs) of www.ismdhanbad.ac.in (the official Web site of Indian School of Mines Dhanbad, India), which were collected from the Indian School of Mines Web server. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献