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在数据稀疏、数据非均匀分布和数据流形具有较大曲率的情况下,传统的局部切空间方法不能够有效地揭示流形结构。提出了一种泛化的ILTSA(GILTSA)流形学习方法,该方法以改进的局部切空间排列算法(ILTSA)为基础,在解决流形结构问题的同时,不仅能够获得用于人脸识别更好的低维特征,而且能有效地处理日益增加的数据集的问题。该方法首先基于样品间距离选择近邻集,实现训练集的低维流形,为每个新样本寻找最近的样本训练集。然后结合ILTSA算法,根据其最近样本投影距离计算低维流形。在ORL的人脸图像数据库的实验、Swiss roll和手书的“2”等实验结果表明,与局部线性嵌入和局部切空间排列算法等相比,GILTSA方法增加了整体精度。 相似文献
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电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化,针对传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低,严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题,提出了一种基于改进OANet的图像拼接算法。首先,借助加速“风”(AKAZE)算法对待拼接电力巡线图像进行粗匹配;其次,对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络(SENet),从而增强网络对局部和全局上下文信息的抓取能力,得到更精确的成对匹配点;然后,通过MPA算法配准待拼接图像;最后,借助内容压缩感知算法计算重叠区域的最佳缝合线以完成图像拼接。改进OANet相较原OANet的正确匹配点数量增加了10%左右,耗时平均增加了10 ms;与APAP算法、AANAP算法、MPA算法等配准拼接算法相比,所提算法的拼接质量最好,其待拼接图像的重叠区域的均方根误差为0,非重叠区域未发生畸变。实验结果表明,所提算法可快速、稳定地拼接电力巡线航拍图像。 相似文献
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求解MSA问题的新型单亲遗传算法 总被引:2,自引:1,他引:2
多序列联配(MSA)在生物信息学研究中占有重要地位,MSA问题是一个典型的NP问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对MSA问题,提出了一种新型单亲遗传算法(PGA),不使用交叉算子,只使用变异和选择算子。并根据群体的多样性自适应调节变异概率,有效消除了算法中的欺骗性条件,使用灾变算子来确保算法的搜索能力。整个算法模拟了自然界进化的周期性,较好地解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。算法的分析和测试表明,该算法是有效的。 相似文献
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PH-LR1250Cu型挤压机中心位置激光找正法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文详细介绍了在PH -LR12 5 0Cu型挤压机用激光找正及调整其挤压中心线的方法。在挤压机上采用激光装置检测和调整挤压机的中心位置 ,精确度高、操作简单、调整方便 ,可以保证设备的运行精度 ,为生产高精度的产品提供了可靠的保证。 相似文献
457.
CF风机是为转炉提供吹炼用的关键设备 ,本文详细介绍了风机的中心找正技术 ,对风机产生偏差的原因和故障判断有一定的认识 ,并对维修人员实际操作具有借鉴作用。 相似文献