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一种基于概率推理的邮件过滤系统的研究与设计 总被引:1,自引:1,他引:0
分类问题是机器学习与数据挖掘研究中最重要的问题之一,其中文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.设计了一种基于贝叶斯概率推理方法的垃圾邮件过滤系统.它用概率测试的权重来描述数据间的相关性,从而解决了数据间的不一致性,甚至是相互独立的问题.作为互联网的第一大应用,电子邮件一直受到广大网民的青睐,但近些年来,垃圾邮件问胚日益严重.将上述研究的结果应用到目前互联网上垃圾邮件的过滤工作中,实验证明了方法的有效性. 相似文献
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针对分布式潮流计算所必需的各地人员协同配合工作的难题,在分析了上下级调度和同级调度关系的电网潮流数据文件自动合并的基础上,提出一种基于网络拓扑结构的全网潮流计算模型自动生成的方法。该方法采用计算机图论技术,将EMS电网模型转化为电力系统分析综合程序(PSASP)能识别的潮流文件,并根据EMS网络模型中的电网设备命名唯一性,以潮流文件为载体,进行各级调度电网模型的裁剪和拼接,形成详细全网潮流计算模型。实际应用证明本文提出的全网潮流计算模型自动生成技术可行有效。 相似文献
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针对传统工业数字摄像机的灵活性差、实时性差等缺点,设计了一种基于FPGA的工业数字摄像机系统。将工业数字摄像机与FPGA结合起来,利用FPGA通过I2 C总线接口控制器控制图像传感器采集图像数据,然后将Bayer格式图像转化为RGB格式图像,通过调用Altera IP核DDRII SDRAM controller with ALTMEMPHY和FIFO存储器设计了DDR2SDRAM的接口,将图像数据缓存到DDR2存储器中,最后通过SPI总线接口在液晶屏上显示图像,可达到53帧/s图像的速度。系统代码共需约5 000个逻辑单元,3 704个寄存器,117个引脚。将设计代码下载到系统芯片中后,系统可以清晰显示所拍到的画面。设计结果表明,基于FPGA的工业数字摄像机设计灵活,易于移植,可实现高速图像采集和传输。 相似文献
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本课题提出了一种适合高速宽幅造纸机纸病在线实时检测的复合算法,该算法的基本思想是:首先通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)将时域图像转换到频域,以便使用频域图像与高斯(Gaussian)高通滤波器做乘积运算进行滤波;再通过快速傅里叶逆变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)将频域中的图像转换到时域,以便下一步使用运算速度较快的分水岭算法对滤波后的图像进行快速缺陷分割,实现纸病在线实时检测。利用采集到的2000余张纸病图片进行纸病检测实验,结果表明,本课题提出的复合算法具有快速、高效、适用性强、分割效果好等优点,可满足纸病在线检测对图像处理算法实时性和准确性两方面的要求。 相似文献