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稀疏多元逻辑回归(SMLR)作为一种广义的线性模型被广泛地应用于各种多分类任务场景中。SMLR通过将拉普拉斯先验引入多元逻辑回归(MLR)中使其解具有稀疏性,这使得该分类器可以在进行分类的过程中嵌入特征选择。为了使分类器能够解决非线性数据分类的问题,该文通过核技巧对SMLR进行核化扩充后得到了核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)。KSMLR能够将非线性特征数据通过核函数映射到高维甚至无穷维的特征空间中,使其特征能够充分地表达并最终能进行有效的分类。此外,该文还利用了基于中心对齐的多核学习算法,通过不同的核函数对数据进行不同维度的映射,并用中心对齐相似度来灵活地选取多核学习权重系数,使得分类器具有更好的泛化能力。实验结果表明,该文提出的基于中心对齐多核学习的稀疏多元逻辑回归算法在分类的准确率指标上都优于目前常规的分类算法。 相似文献
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移动运营商 如何应对OTT业务的冲击 总被引:1,自引:0,他引:1
面对OTT的冲击,移动运营商的主要收入来源(话音和消息)将继续下滑。但与此同时,OTT也需要调整目前的商业模式,这可能会削弱用户原来对OTT业务的感觉。移动运营商可以利用这一点,迅速决定应采取何种策略来应对OTT。 相似文献
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基于图像的线路板线宽测量系统的研制 总被引:2,自引:1,他引:2
为测量印刷线路板(PCB)上密集直线的线宽,构建了由CCD摄像机、视频采集卡、照明装置和PC机组成的光机电一体测量系统.该系统首先用矩形框获取包含被测线宽的局部图像,并进行相应的预处理;然后,采用扫描方法获取被测线宽的两边缘点集,进而采用最小二乘拟合、奇异点去除、再次拟合的方法获取两边缘直线方程;最后,利用去奇异点后的两边缘点集和两边缘直线方程计算得到直线的线宽.仿真和真实线宽测量实验结果表明,该系统具有较高的测量效率和精度,其重复测量精度优于2μm,已被多家PCB生产厂采用. 相似文献
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由于在低照度场景下获取的图像具有亮度弱、对比度低、噪声多和细节丢失等特点,使用现有的检测模型对低照度图像进行目标检测会出现定位不准确和分类错误,从而导致最终的检测精度偏低.针对以上现象,本文提出了一种基于Night-YOLOX的低照度目标检测方法 .该方法首先设计了一个低级特征聚集模块(Low-level Feature Gathering Module,LFGM)与主干网络合并.在低照度场景下捕获更多有效的低级特征有利于定位目标,该模块通过聚集浅层特征图中具有判别性的低级特征并送入高级特征图和深层卷积阶段中,以补偿在对低照度图像进行特征提取过程中边缘、轮廓和纹理等低级特征的缺失.然后,设计了一种注意力引导块(Attention Guidance Block,AGB)嵌入检测模型的颈部结构,从而减少低照度图像中噪声干扰的影响,引导检测模型推断出特征图中完整的对象区域范围并提取更多有用的对象特征信息,以提高目标分类的准确性.最后,在真实低照度图像数据集ExDark上进行实验,结果表明所提出的Night-YOLOX相比于其它主流的目标检测方法,在低照度场景下具有更好的检测性能. 相似文献
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头盔天线是指以特殊的人工结构或材料共形到单兵可穿戴头盔上的一种天线,它是单兵无线通信系统中的核心器件。当前的头盔天线研究仅关注辐射全向性、大宽带、高增益和低比吸收率(SAR)中的某一方面或两个方面,难以满足快速发展的战术通信要求。近年来各种基于人工磁导体、超构材料等新型材料/结构的天线设计和阻抗匹配方法被相继提出,使得头盔天线有望突破增益、带宽、尺寸、重量和电磁辐射之间相互制约的技术难题。该文旨在通过系统总结国内外对于头盔天线在控制辐射方向、扩展带宽、增益提高、抑制比吸收率的研究进展之基础上,展望未来头盔天线重点突破的技术方向,并提出一种基于非福斯特电路的圆形阵列头盔天线技术构想。 相似文献
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以下十大无线通信技术今年在美国引起了关注,它们是WiMAX、WiFi网状网拓扑、客户轮廓管理、安全性、移动/WiFi漫游、企业的WiFi交换与管理、按键通话、移动终端操作系统与界面的开发、UMTS/WCDMA和软件定义的无线电. 相似文献