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针对现有的双子空间方法中存在的问题,提出一种基于核的双子空间判别分析(KDS-DA)方法。此外,还提出一种基于镶边矩阵求逆运算的快速KDS-DA特征求解算法。该算法运用高阶镶边矩阵的求逆运算可转化为低阶镶边矩阵的求逆运算这一性质,使得当顺序求解样本类内散射矩阵主空间中第r+1个KDS-DA判别矢量时,可充分利用求解第r个判别矢量时所得到的计算结果来减少算法复杂度。通过在ORL和AR人脸库上的实验证实文中方法的有效性。 相似文献
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一种基于快速KNFL的模式分类法及其在寂声/语声段识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于快速K最近特征线(K Negest Feature Line,KNFL)的模式分类法,这种方法可看作是对K最近邻法(KNN)的推广,它以最近特征线(Negest Feature Line,NFL)为基础,先找出距离待识别点最近的K条特征线,再找出这K条特征线中属于某一类别数目最多的那一类作为识别结果。而在对NFL的搜索中,提出了一种快速的计算方法,使得KNFL计算量大大减少。此外,本文可以把这种算法应用于语音信号的寂声/语声段的识别中。实验结果表明,将KNFL应用于语声段/寂声段的识别会得到良好的效果。 相似文献
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本文介绍用钢板制造大型瓜瓣封头模具的经验。其方法是,先用绘图法制作筋板样板,然后按样板划线下料得各种尺寸的筋板和辅助板,再点焊组装后压制外层胎板,最后焊牢即成。该模具不仅适用于冲压各种形状的瓜瓣封头,而且还适用于制作各种圆柱形瓜瓣大型零件。 相似文献
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目的 高危孤独症谱系障碍(high-risk autism spectrum disorder,HR-ASD)筛查依赖于医师的临床评估和问卷量表,传统筛查方式效率低,亟需一种高效的自动筛查工具。为了满足自动筛查的需求,本文提出一种基于婴幼儿表情分析的孤独症谱系障碍自动筛查方法。方法 首先入组30例8~18个月的婴幼儿,包括10例ASD疑似患儿(HR-ASD)和20例正常发育婴幼儿;引入静止脸范式,并利用该范式诱发婴幼儿在社交压力条件下的情绪调节行为;提出一种面向婴幼儿视频表情识别的深度空时特征学习网络,首先在大规模公开数据集AffectNet预训练空域特征学习模型,然后在自建婴幼儿面部表情视频数据集RCLS&NBH+(Research Center of Learning Science&Nanjing Brain Hospital dataset+)上训练时空特征学习模型,从而建立一个较精准的婴幼儿表情识别模型;基于该模型深度特征序列的一阶统计量,构建婴幼儿社交压力环境下的表情行为症状与精神健康状态之间的关联,采用机器学习方法实现自动筛查。结果 1)基于婴幼儿表情人工标注的结果,发现:在1 min静止期,高危组的婴幼儿中性表情持续时长相对正常对照组偏高(p<0.01),而其他表情未发现有统计学意义的差异;2)提出的深度空时特征学习网络在本研究的30例婴幼儿面部表情视频数据集上的总体平均识别率达到了87.1%,3类表情预测结果与人工标注结果具有较高的一致性,其中Kappa一致性系数达到0.63,Pearson相关系数达到0.67;3)基于面部表情深度特征序列一阶统计量的精神健康状态预测性能达到灵敏度70%,特异性90%,分类正确率83.3%(置换检验p<0.05)。结论 本文提出的基于婴幼儿面部表情深度特征序列一阶统计量的精神健康状态自动预测模型是有效的,有助于实现高危孤独症谱系障碍自动筛查。 相似文献
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为挖掘对烟草镰刀菌根腐病具有较强拮抗作用的生防菌株,采用稀释涂布平板法从健康烟株根际土壤中分离纯化对烟草镰刀菌根腐病(Fusarium root rot)主要病原具有一定拮抗作用的细菌,进行形态学、生理生化特征和16S rDNA序列分析鉴定,并测定促生防病效果。经平板对峙测定,筛选出2株对烟草镰刀菌根腐病病原具有较好抑制作用的菌株YX53和YX72,对茄病镰刀菌(F.solani)的抑制效率分别为83.66%和73.54%,对尖孢镰刀菌(F.oxysporum)的抑制效率分别为57.57%和55.89%;2菌株无菌发酵滤液对病原孢子萌发抑制率为84.82%~100%,其挥发性化合物可抑制病原菌丝生长或产孢,且对烟草疫霉菌(Phytophthora nicotianae)、根串珠霉菌(Thielaviopsis basicola)等也有抑制效果。鉴定结果表明,YZ53和YX72分别为蜡样芽孢杆菌Bacillus cereus和枯草芽孢杆菌B. subtilis。经2菌株处理的烟苗胚根增长率分别达到了67.86%和161.61%,盆栽烟苗根长、最大叶面积、鲜质量等均有所增加;YX53盆栽防... 相似文献