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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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为探究铁尾矿对水体中磷去除能力与过程,并进一步提高其去除性能,采用高温方法对铁尾矿进行改性。以温度、恒温时间、升温速率为试验因素,以单位去除量为响应值设计响应面试验,并在此基础上依据动力学、等温线、热力学分析铁尾矿改性前后的除磷过程与性能。结果表明,经高温600℃改性的铁尾矿对水体中磷的单位去除量最大为2.43 mg/g,是未改性前的2.46倍。并结合文献和铁尾矿XRD矿物成分分析推测Fe3O4对水体中磷的去除起主要作用。回归模型极显著(P < 0.0001),该模型的决定系数R 2大于0.99,说明建立的回归方程可靠。从响应面试验得到的最优条件为改性温度627.84℃,恒温时间得3.00 h,升温速率为9.82℃/min,预测最大单位去除量为17.43 mg/g。铁尾矿改性前后对磷的去除均属于非均匀表面的化学吸附,水中磷的去除过程更接近Freundlich等温模型,根据Langmuir等温模型估算改性前后铁尾矿对水体中磷的最大去除量分别为0.19 mg/g和149.97 mg/g,铁尾矿对磷的去除均较易发生。△H 0>0反应需要吸热,温度升高可提高铁尾矿对水中磷的去除作用。 相似文献
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