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目的 针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题,提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像检索方法。方法 通过对比度受限直方图均衡化算法对遥感图像进行预处理,限制遥感图像噪声的放大,采用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习提取丰富的图像特征,并将支持向量机作为基分类器,根据测试样本数据到分类超平面的距离进行排序得到检索结果,最后采用相关反馈策略对检索结果进行重新调整。结果 在UC Merced Land-Use遥感图像数据集上进行图像检索实验,在mAP(mean average precision)精度指标上,当检索返回图像数为100时,本文方法比LSH(locality sensitive Hashing)方法提高了29.4%,比DSH(density sensitive Hashing)方法提高了37.2%,比EMR(efficient manifold ranking)方法提高了68.8%,比未添加反馈和训练集筛选的SVM(support vector machine)方法提高了3.5%,对于平均检索速度,本文方法比对比方法中mAP精度最高的方法提高了4倍,针对复杂的遥感图像数据,本文方法的检索效果较其他方法表现出色。结论 本文提出了一种以距离评价标准为核心的反馈策略,以提高检索精度,并采用多距离结合的Top-k排序方法合理筛选训练集,以提高检索速度,本文方法可以广泛应用于人脸识别和目标跟踪等领域,对提升检索性能具有重要意义。 相似文献
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以上海磁浮运营示范线的德国高速磁悬浮列车为背景,以磁悬浮列车的国产化为目的;简要介绍了基于CAN的磁浮列车车载诊断网络系统;为了确保高速磁浮列车可靠的运行,设计了基于CAN的车载诊断网络系统,它是对车载设备诊断信息进行采集、分析并诊断,形成各车载设备的详细诊断信息,而这些诊断信息可以提供给列车驾驶员和地面控制中心进行参考,实时了解磁浮列车的状态;介绍了CAN总线技术及其特点,以及车载诊断网络系统的基本结构和诊断功能。 相似文献
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基于莫尔条纹的船体横扭角测量方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了传统大钢管法的测量原理及其优缺点,在此基础上提出一种直接测量船体横扭角的方法,基于光栅干涉产生的莫尔条纹的宽度或倾角变化来测量横扭角,发展了莫尔条纹的常规应用,分析了测量原理并进行了精度分析;仿真实验采用CCD探测器接收莫尔条纹图像并进行图像处理,根据条纹宽度变化求横扭角;结果表明在±7′范围内,实验室静态平均测量误差为2.1″;该方法涉及的测量系统不仅体积小、质量轻,便于安装调试,而且精度也比较高。 相似文献
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下拉菜单作为应用软件系统的用户界面已成为一种趋势。本文提供一种可以在UNIX和DOS操作系统环境下运行的通用菜单系统UMS(Universal Menu System)。文中对UMS中菜单的数据结构、菜单的用户描述、菜单系统程序的自动生成、菜单的初始化、菜单的实现技术和操作以及应用软件的耦合等技术问题都进行了详细的讨论。同时也指出了软件存在的问题。 相似文献
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Robust fusion time‐varying Kalman estimators for multisensor networked systems with mixed uncertainties
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This paper addresses the problem of designing robust fusion time‐varying Kalman estimators for a class of multisensor networked systems with mixed uncertainties including multiplicative noises, missing measurements, packet dropouts, and uncertain‐variance linearly correlated measurement and process white noises. By the augmented approach, the original system is converted into a stochastic parameter system with uncertain noise variances. Furthermore, applying the fictitious noise approach, the original system is converted into one with constant parameters and uncertain noise variances. According to the minimax robust estimation principle, based on the worst‐case system with the conservative upper bounds of the noise variances, the five robust fusion time‐varying Kalman estimators (predictor, filter, and smoother) are presented by using a unified design approach that the robust filter and smoother are designed based on the robust Kalman predictor, which include three robust weighted state fusion estimators with matrix weights, diagonal matrix weights, and scalar weights, a modified robust covariance intersection fusion estimator, and robust centralized fusion estimator. Their robustness is proved by using a combination method, which consists of Lyapunov equation approach, augmented noise approach, and decomposition approach of nonnegative definite matrix, such that their actual estimation error variances are guaranteed to have the corresponding minimal upper bounds for all admissible uncertainties. The accuracy relations among the robust local and fused time‐varying Kalman estimators are proved. A simulation example is shown with application to the continuous stirred tank reactor system to show the effectiveness and correctness of the proposed results. 相似文献
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针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法(SHO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。为了提高聚类划分质量,在聚类过程中采用基于Fisher分值的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中获得了理想的检测率和误报率。 相似文献
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槽型套管适用于在役钢管结构的节点局部加强,可有效提高节点承载力和刚度。为研究槽型套管对方钢管节点平面内受弯性能的加强效果,对5组支主管宽度比