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基于极分解下的混合核函数及改进 总被引:3,自引:1,他引:2
利用矩阵能极分解生成一个对称半正定矩阵的特性,本文对RBF核进行极分解,并结合全局多项式核,构造一个性能较好的混合核函数.然后对该混合核设定两个权值,使之达到较好的性能.在UCI数据库中的数据集上进行实验,采用基于极分解下的混合核,来与RBF核进行比较.结果表明,使用混合核的SVM,其支持向量的个数少、分类错误低,并有较好的训练速度.还进一步发现,在大多数据集上,该混合核有效抑制了局部核函数RBF所引起的预测输出波动. 相似文献
42.
基于单片机的智能刹车控制系统设计与实现 总被引:5,自引:3,他引:2
为了避免误把油门当刹车的操作,减少交通事故发生率,设计实现了基于单片机的智能刹车控制系统;系统以STC89C58RD+单片机为核心,首先对踏板的加速信号进行采集,经循环判定阈值方法处理后输出信号,一部分输入到STC13C4053AD产生PWM信号驱动直流电机,另一部分输入RT13864M和ISD35130,模拟感官效果,并给出了系统的硬件电路和软件设计流程;测试证明,该系统能够对误踩油门进行有效控制,这对减少和避免交通事故,保障行车安全具有非常重要的现实意义和应用价值。 相似文献
43.
随着现代科学技术的发展,磁记录技术的普遍应用,产生了大量的软磁盘、磁带等磁介质文件。磁介质文件是一种新型的档案载体,是档案的重要组成部分。它的出现,为当今信息社会提供了理想的信息存贮手段,由于磁介质文件在管理使用上有着特殊的要求,磁记录信息一旦丢失和破坏,将给经济建设带来不可估量的损失。因此,加强对磁介质文件的管理和保护,已经提到了各级档案行政管理部门的重要议事日程上。目前.国家对磁性载体档案的管理,尚未建立有关制度和规范。为了贯彻《档案法》和其它档案法规,确保磁性载体档案的完整、准确、安全,更… 相似文献
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传统上使用机械旋钮调节光电倍增管 (PMT) 增益的方法不仅存在需要人为依据经验手动操作、准确性差等
弊端, 而且 PMT 增益易受温度影响, 需要根据环境温度动态调整 PMT 的高压, 这些局限性都不利于其在激光雷达系
统中的应用。为了便于对 PMT 进行增益调节并保持 PMT 增益的稳定, 设计了可用于激光雷达系统的 PMT 控制电路
板, 该电路可使用计算机实现增益调节和高压的温度自适应调节, 从而精简了信号探测系统的结构与体积, 提升了信
号的稳定性。本工作采用内置高压电源的 H10721-20 型 PMT, 并基于 STM32 单片机结合数模转换器 (DAC) 和外围
电路完成控制电路板的设计并进行实际制作。进一步对使用电位器调节的 PMT 和利用所提出的控制方法进行调节
的 PMT 进行了高压稳定性的对比实验, 并对使用 PMT 控制电路板的米散射激光雷达的性能进行了测试。实验结果
表明所提出的控制方法可实现更稳定的 PMT 增益控制, 设计的 PMT 控制电路板具有良好的可靠性。 相似文献
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46.
基于灰度共生矩阵和聚类方法的木材缺陷识别 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出了一种新的基于灰度共生矩阵的木材纹理特征提取和聚类分析的木材缺陷识别方法。该方法基于灰度共生矩阵,提取5个具有代表性的纹理特征:能量(E),惯性矩(I),均值和(SOA),聚类阴影(SOC),方差和(SOV),实现数据降维,对产生的特征数据集分别利用k-means算法及AP算法进行聚类,自动找出并正确标识木材表面缺陷位置,并对比分析不同木材表面缺陷类型识别效率。实验结果表明,该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别。 相似文献
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多序列比对是生物信息学研究中最基本的一项内容,多序列比对的精确算法是一个NP-hard问题,一般研究者都侧重于设计多序列比对近似算法,最有代表性的近似算法是ClustalW;分而治之是一种重要的算法设计思想,它将复杂问题分割成更简单的子问题来解决,能有效提高算法效率。本文设计了一个DCA-ClustalW算法,对多序列比对问题,同时考虑从纵向和横向两个方面将复杂问题分割成简单易解的子问题,在BaliBase基准数据集上测试表明,该算法是可行的。 相似文献
48.
基于正则化技术的对支持向量机特征选择算法 总被引:2,自引:0,他引:2
对支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机(proxi mal SVMbased on generalized eigenvalues,GEPSVM),问题解归结为求解两个SVM型问题,因此,计算开销缩减到标准SVM的1/4.除了保留了GEPSVM优势外,在分类性能上TWSVM远优于GEPSVM,但仍需求解凸规划问题,并且,目前尚无有效的TWSVM的特征提取算法提出.首先,向TWSVM模型中引入正则项,提出了正则化TWSVM(RTWSVM).与TWSVM不同,RTWSVM保证了该问题为一个强凸规划问题.在此基础上,构造了TWSVM的特征提取算法(FRTWSVM).该分类器只需求解一个线性方程系统,无需任何凸规划软件包.在保证得到与TWSVM相当的分类性能以及较快的计算速度上,此方式还减少了输入空间的特征数.对于非线性问题,FRTWSVM可以减少核函数数目. 相似文献
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