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991.
通过实验探讨了几种人脸图像聚类方法的效果,并给出了一些定性的结论。首先是试图找出数据量的大小对聚类效果的影响,实验结果表明,聚类数据量的增加可以使聚类结果更好,并且使用PCA方法提取人脸特征时,人脸轮廓信息越多,聚类结果越好;其次是将人脸图像按五官分割成不同的部分,然后分别使用PCA和ICA方法提取特征进行聚类,实验结果表明使用ICA方法比使用PCA方法提取的特征的聚类效果好。 相似文献
992.
提出一种数字式声频定向扬声器调制方法,采用频率为超声波换能器谐振频率的方波信号来控制桥武功率输出开关,同时将原音频信号加上一定的直流偏置并经D类功率放大器放大后作为桥武功率输出开关的电源,之后将桥式功率输出开关的输出经匹配和滤波后送至超声换能器.理论分析和实验结果表明:提出的数字式声频定向扬声器调制方法在保证输出信号质量的同时能够降低58% ~67%的功耗,很好地解决了声频定向扬声器的功率放大问题. 相似文献
993.
针对基于特征匹配的目标识别算法复杂度高、难以实时处理的问题,提出基于快速鲁棒性特征(SURF)的快速特征匹配算法.通过应用双阈值顺序聚类算法对特征点进行聚类,并对每一个聚类建立k-d搜索树,采用优先搜索算法匹配模板与图像的特征点,提高了算法实时性.采用RANSAC鲁棒估计算法消除错误匹配点对,计算模板与图像平面之间的单应矩阵,进而实现对目标的准确识别定位.仿真实验证明了算法的有效性和实用性. 相似文献
994.
为了有效提高微通道散热器的散热性能,设计了 一种含有类水滴状微结构的微通道散热器,并采用仿真模拟方法研究了微通道内类水滴状微结构的数量和高度变化对微通道的压力损失和散热性能的影响.在热流密度为100 W/cm2,入口端流体速度为1 m/s的条件下,设计了 9组不同的含类水滴状微结构微通道.其中的5组通过改变单条微通道内类水滴状微结构的数量进行研究,得出当微结构数量为7时微通道的综合散热性能最优,其微通道底面平均温度下降了 18.42 K,散热系数提高了 37.63%.同时在微结构数量为7的基础上再次设计4组微通道,研究了微结构的高度对微通道散热性能的影响,得出当各微结构的高度沿流体流动方向逐次增高时,散热系数几乎不变,压力损失降低了 11.93%. 相似文献
995.
在5G的海量机器类通信(mMTC)场景下,为解决频谱资源不足和网络拥塞问题,本文提出一种基于最佳虚拟网关的认知SCMA系统模型.该模型根据QoS要求和地理位置把机器类通信设备(MTCD)分成独立的集群,在每个集群中通过认知无线电技术感知可能提供空闲频谱资源的LTE用户,定义为虚拟网关,再根据满意度最大规则选出最佳虚拟网... 相似文献
996.
作为模式识别最基本的分类方法之一,聚类在各个科学领域的数据分析中都扮演着重要的角色.然而随着大数据的出现,聚类分析在前沿发展中不断地面临着计算复杂度和计算成本等新的问题和挑战.通过研究k-means聚类算法的时间复杂度O(nk),针对迭代过程中大量的最近邻计算和其特殊场景,引入KD树作为索引,提出了基于单KD树的近似近邻算法和基于多KD树的交叉搜索算法.将k-means聚类算法的时间复杂度降为O(nlog k),并通过实验验证,基于多树的交叉搜索算法具有与k-means聚类算法相当的聚类质量. 相似文献
997.
随着交通路网拥堵的问题加剧,道路交通拥堵又会演变成交通网络级联失效的问题。为有效缓解交通堵塞造成的级联失效问题,准确的短时交通流预测与级联失效态预测可以为交通路网提供可靠预警信息。首先,针对机器学习训练样本不精确的情况,提出了基于KNN-BPNN交通流预测模型,对短时交通流数据进行在线预测;其次,用机器学习的K均值聚类方法和KNN算法对交通状态进行判别,在此基础上给出级联失效态的识别方法对级联失效态进行识别;最后,提出基于BPNN的交通网络级联失效态模型进行预测。实例分析验证模型的结果表明,本文提出的KNN-BPNN组合预测模型可以为级联失效态预测提供可靠的交通流数据信息;BPNN在交通网络级联失效态预测方面也表现出较好的预测精度,可以准确的为道路交通网络级联失效提供预警信息。 相似文献
998.
999.
A new feature selection method is proposed for high-dimensional data clustering on the basis of data field. With the potential entropy to evaluate the importance of feature subsets, features are filtered by removing unimportant features or noises from the original datasets. Experiments show that the proposed method can sharply reduce the number of dimensions and effectively improve the clustering performance on WDBC dataset. 相似文献