基于MFA与kNNS算法的高光谱遥感影像分类

为了研究高光谱影像数据的维数约简和分类问题,提出了一种基于边际费希尔分析(MFA)和kNNS的高光谱遥感影像数据分类算法。该方法利用数据的类别信息,通过MFA将高光谱数据从高维观测空间投影到低维流形空间,然后利用邻域内多个近邻点的信息通过kNNS分类器对低维空间中的数据进行分类。在Urban、Washington和Indian Pine数据集上的分类识别实验表明,该方法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,在每类随机选取4,6,8个训练样本的情况下,该方法的总体分类精度能够比其他算法提高3.7%～8.5%,分类精度有了明显的提高。     

多线性局部与全局保持嵌入在高光谱遥感影像分类中的应用

针对一般流形学习算法在学习高光谱数据的多流形结构时存在的不足,提出一种基于线性局部与全局保持嵌入(LLGPE)的多流形学习算法.对于分布在不同流形上的高维观测数据,利用LLGPE算法学习每类分组数据的内蕴特征;然后通过遗传算法搜索每类数据的本质维数;最后根据重构误差最小化准则确定样本所属的类别.在HYDICE高光谱数据集上的分类识别实验结果表明,文中算法能够有效地揭示高维空间中数据的内蕴几何结构;在每类随机选取2,4,6个训练样本的情况下,该算法的总体分类精度比其他流形学习算法分别提高了约3.5%,6.9%和7.2%,且分类精度也有明显的提高.     

基于CMOS的开关电容DC-DC降压变换器

在标准CMOS工艺的基础上,分析了基本串并电容组合开关电容DC-DC降压变换器的工作原理和集成方法.采用两个单端开关电容变换器反相并联联结,降低了输出电压波纹.利用电路内部节点电压驱动MOS开关管,避免了每个开关管都必须单独驱动.用SPICE软件对电路进行了瞬态分析,给出了分析结果.     

复杂背景下绝缘子缺陷图像识别方法研究

选取电网设备中数量庞大的绝缘子作为研究对象,分析绝缘子外观缺陷图像特征,针对绝缘子破损、断裂和倾斜等重要外观缺陷特点,选取不同的图像识别和处理算法进行绝缘子缺陷图像识别,从而确定最优组合算法。选取变电站绝缘子设备数据集进行训练和验证,表明以Tophat算法进行绝缘子轮廓识别,能准确锁定绝缘子设备类型;采用改进的YOLO v5算法与VGG-16卷积神经网络融合算法,经检测试验可达93.56%的缺陷图像检出率和87.79%的平均准确度。该融合算法的识别能力可随样本数的增加而提高,计算效率非常高。通过模型底层的结构优化和自主设计,可强力支撑变电站绝缘子缺陷智能判断,高效保障安全生产。     

最小二乘法的计算机辅助教学

本文对最小二乘法的计算机辅助教学进行了尝试，采用“多模型拟合。比较参数取优”的新颖算法，把长期趋势、一元回归的分析和预测融为一体，用C语言编程，处理问题的效率提高50倍以上，模型精度明显改善，教学过程简单明了。内容丰富多彩。     

基于SBAS-InSAR技术的江川区地表形变监测与分析

地表形变是地质灾害的第一表征,针对传统测量方法难以获取长时序、大范围的地表形变信息的问题。本文采用SBAS-InSAR技术对2018年7月—2020年11月共69景Sentinel-1A数据进行解算获取玉溪市江川区全域地表形变信息,并对典型形变区进行时空演化特征分析。研究结果表明,江川区地表形变整体较稳定,但抚仙湖和星云湖周围局部区域出现明显形变。全域共发现5处较明显的形变区域,分别为江城镇城区、前卫镇城区、大街镇城区以及雄关乡城区,其中形变最严重的为江城镇城区,最大年均形变速率达到-92 mm/a。本文研究结果对江川区地质灾害隐患早期识别和预警具有重要意义。     

凯美瑞营销现状及问题

本文对广州丰田汽车凯美瑞营销现状及问题,品牌基本形象进行详细的分析,并进一步分析了各种因素的产声的原因以及形象的要求及信誉、原则。     

基于1394的数据传输电路

IEEE1394作为一种高性能串行总线标准,具有体积小,价格低廉,传输速率高,支持同步和异步两种数据传输模式,支持即插即用和热插拔,拓扑结构灵活,为外设提供电源,支持点对点传输等特点,在未来的PC产品中将有很大的应用空间。着重探讨1394协议、电源管理、基于1394的硬盘接口电路,对多功能接口电路的理论进行了初步设想。     

消费品安全公共管理模式研究

消费品安全的"外部性"特征导致的市场失灵,需要政府实施有效的管理。本文在对消费品安全基本内涵和特征分析的基础上,结合国外管理实践,提出政府应通过确定重点产品监管目录、制定产品安全标准、建立风险评估机制和构建舆情监测机制来提高消费品安全公共管理的有效性。