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1990年 | 1篇 |
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作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法简单有效并且易于实现。但传统的KNN算法认为所有的近邻样本贡献相等,这就使得算法容易受到噪声的干扰,同时对于大的数据集,KNN的计算代价非常大。针对上述问题,该文提出了一种新的基于距离加权的模板约简K近邻算法(TWKNN)。利用模板约简技术,将训练集中远离分类边界的样本去掉,同时按照各个近邻与待测样本的距离为K个近邻赋予不同的权值,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该方法可以有效地减少训练样本数目,同时还能保持传统KNN的分类精度。 相似文献
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基于小波包和熵准则的最优频段提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现运动功能障碍患者的运动意愿和基于脑机接口技术的实际康复运动的一致性,进一步改善康复效果,以想象右手食指屈伸运动为例,对身体相同或相近部位的不同运动想象方式产生的脑电信号(记为EEGs)的特征提取方法进行研究。针对食指屈伸运动想象EEGs的事件相关去同步化现象(event-related desynchronization,ERD)不显著及发生的时间及频段的个体差异等特点,提出了基于小波包和熵准则的最优频段提取方法。该方法首先利用小波包分析对右手食指屈、伸运动想象EEGs进行分解;其次,利用熵准则对特征频段的可分度进行度量,从而选取相对明显的频段小波包组合,并以相应的小波包系数构成特征矢量;最后,结合支持向量机实现最优频段的选取。实验结果表明,该特征提取方法能够自适应提取右手食指屈伸运动想象EEGs的ERD现象差异性较大的频段特征,最高分类正确率为81.75%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对高速动静压气体轴承 柔性转子系统中存在的气膜振荡现象,考虑轴承供气压力对轴系动力学特性的影响,开展了转子系统动力学特性的实验研究。采用模态实验分析的方法,得到了转子临界转速区域,为升速实验方案的制定以及气膜振荡机理的分析提供依据。采用分岔图、三维谱图、轴心轨迹等非线性振动测试与分析方法,研究了供气压力对气膜振荡特性的影响。实验结果表明,轴承供气压力对转子的升速响应和失稳门槛转速有着重要的影响。随着供气压力的增加,消除了二阶模态气膜振荡,同时,变轴承供气压力方案下1阶模态气膜振荡的幅值比0.4 MPa下1阶模态气膜振荡的幅值小。另外,较高的轴承供气压力能够提供较大的轴承直接刚度,因此,平动、锥动以及1阶弯曲固有频率随轴承供气压力的增加而增加。 相似文献
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