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991.
针对复杂场景中的SAR目标鉴别问题,该文提出一种基于多特征融合词包(Bag-of-Words, BoW)模型的SAR目标鉴别算法。在BoW模型底层特征提取阶段,算法采用SAR-SIFT特征描述局部区域的形状信息;同时,采用该文基于传统鉴别特征提出的一组新的SAR图像局部特征描述局部区域的对比度信息和纹理信息。对于BoW模型中多个底层特征的融合,算法采用图像层的特征融合方式生成图像的全局鉴别特征,其中各单底层特征BoW模型特征的权系数通过L2范数约束的多核学习方法训练得到。在MiniSAR实测SAR图像数据上的目标鉴别实验表明,与基于传统鉴别特征以及单底层特征BoW模型特征的鉴别算法相比较,该文基于多特征融合BoW模型SAR目标鉴别算法具有更好的鉴别性能。 相似文献
992.
993.
994.
针对疲劳状态变化的波动性特征,基于心率变异性指标构建了一种驾驶疲劳状态识别方法.以驾驶行为绩效为疲劳客观测评指标,给出了适应疲劳波动性特征的驾驶疲劳分级方法.以心率变异性的3项时域指标、5项频域指标为特征因子构建驾驶疲劳识别特征向量,结合支持向量机提出了一种适应小样本的驾驶疲劳状态识别模型.采用10名驾驶员连续4 h的驾驶行为绩效与心电数据,对模型方法予以了测试.测试结果表明:10名驾驶员1级、2级疲劳状态的正确识别率介于70%~82%,平均正确识别率为75%. 相似文献
995.
996.
应用制备型高速逆流色谱法(HSCCC)分离纯化艾叶中的异绿原酸A。选用弱极性溶剂体系正己烷-乙酸乙酯-乙醇-水(3∶7∶4∶6,V/V)为两相溶剂系统,上相为固定相,下相为流动相,在流速2 m L/min,转速900 r/min,检测波长280 nm的条件下对粗提物进行制备分离,一次进样25 mg,可得到11 mg样品。利用高效液相色谱(HPLC)检测样品的纯度为99.01%。将得到的样品进行高效液相-离子阱-飞行时间质谱(LCMS-IT-TOF)、核磁共振氢谱(1H-NMR)检测确定其化学结构,并确定该样品为异绿原酸A。实验表明制备型高速逆流色谱可以成功地将艾叶中的异绿原酸A进行分离纯化,该方法分离效率高,对异绿原酸A在食品医疗领域的应用具有重要意义。 相似文献
997.
998.
999.
1000.
在很多实际问题中,很容易得到大量未标记数据而较难获取数据的标记;所以半监督学习在过去的10多年中得到了很大的关注.基于不一致性的半监督学习是其中一种十分重要的风范,协同训练是其代表方法.至今为止,大部分协同训练方法在选择未标记示例进行标记时只考虑预测学习器的置信度,而忽视了学习器的需求.受到真实教学系统的启发,提出了一种针对协同训练的教学模型TaLe,其中预测学习器是“教”者,而另一方则为“学”者.进而基于该模型给出了一种新的协同训练方法CoSnT,同时考虑了“教”的置信度和“学”的需求度.实验结果表明CoSnT在收敛效率和泛化性能上都优于标准的协同训练算法. 相似文献