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传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA).该算法基于核范数重构误差准则,将核范数最优化问题转化为基于F范数的最优化问题,然后通过采用迭代方法寻找到最佳投影矩阵,最后运用最小欧氏距离规则识别出待识别人脸的身份.在此基础之上,将N-2-DPCA扩展到基于双边投影的算法(N-B2-DPCA),采用曲线搜索算法寻找到双边投影矩阵,继而进行识别.最后将提出的算法在FERET和Yale B人脸数据库中进行人脸识别评估,实验结果表明所提出的算法与L1-2DPCA相比,重建误差降低了2.19%,识别率提高了2.03%,性能更好. 相似文献
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总结了兰尖铁矿推行定量动态绩效管理的经验,结合国有企业实际,提出依管理层次确立工作目标,按工作性质设计考评方法,分工种岗位制定考评标准,以个人情况建立绩效台账,全面铺开,定期考评,逐渐深入的方法实施绩效管理。 相似文献
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分别采用超声波辅助碱溶液、盐溶液和水3种溶剂提取青叶苎麻叶蛋白质,并分析其浓度、氮溶解指数、起泡性、起泡稳定性、乳化性和乳化稳定性。结果表明,超声波辅助盐溶液提取的蛋白质浓度(10.73 mg/mL)和氮溶解指数(61.95%)最高,且该方法提取的蛋白质的起泡性(26.34%)及泡沫稳定性(24.49%)显著优于其他两种溶剂方法;超声波辅助水提取的蛋白质乳化性(11.17 m2/g)最佳,而超声波辅助碱溶液提取的蛋白质的乳化稳定性最佳(231.92)。 相似文献
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在传统滚动轴承故障诊断中,绝大多数方法采用了从振动信号提取特征的诊断模式,但是这种模式必然会使原始信号降维进而导致故障信息的丢失。卷积神经网络(CNN)通过权重共享和稀疏连接直接对原始信号进行操作,实现自适应特征提取,最大化保留故障信息。受CNN原理启发,开发出了一种基于工业振动信号特征的新型诊断框架,称之为混合时间序列CNN(HTS-CNN)。首先,利用估计总体比例的方法自适应确定模型训练样本数目;其次,通过对时间序列片段进行随机组合的方式,使模型能够提取非相邻信号特征;最后,利用Softmax激活函数在模型输出端执行多分类任务。通过对凯斯西储大学及CUT-2平台轴承数据进行分析,实验结果表明:该方法能够准确、有效的对滚动轴承故障进行分类。 相似文献