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992.
齐健 《计算机辅助设计与制造》2014,(4):43-46
在网络上流传着一种说法,"电源插座是最反人类的家用设备之一"。我们常用的传统电源插座一般会提供两相和三相各一个插口,但由于距离过近以及电源插销样式不一,这两个插口的利用率往往只有50%。插孔距离和插头形状的问题也同样出现在很多接线板上。为了解决这样的问题,工业设计师们,提出了这样的想法…… 相似文献
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996.
为了解决尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题,提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先,利用快速旋转不变性特征(ORB)算法对图像进行预匹配,对预匹配的特征点采用网格运动统计(GMS)来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分;然后,采用改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选,并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理,进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比,实验结果表明,所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上;与GMS、SIFT、ORB等算法相比,该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点,说明它能有效剔除误匹配点,进一步提高图像匹配精度。 相似文献
997.
朱响斌宋新方 《数字社区&智能家居》2014,(5):1138-1140
LEACH算法在无线传感网络中的应用十分广泛,但是实际的应用环境中由于事件发生对节点能量分布有很大的影响。有事件发生时的算法是在考虑有事件发生时对整个网络的影响,通过对LEACH算法的改进,加入事件对节点的能量的影响,同时考虑到节点距离事件远近数据发送对该节点能量的影响,把该影响加入到对节点的影响中去,得出新算法跟能符合在有事件发生时的结论。 相似文献
998.
在传统的RBM神经网络的基础上提出一种新颖的MD-RBM神经网络模型用于超高碳钢微结构高维图像数据的特征学习。该模型利用新的乘法距离(MD)取代欧式距离以计算高维图像数据之间的距离关系,有效缓解欧式距离在高维数据中的不稳定性问题。MD-RBM神经网络模型利用少量的成对约束监督信息引导其编码过程,使得一部分图像数据的隐藏层特征更加聚集在一起,而且同时使得一部分图像数据的隐藏层特征更加分散,由此得到高维图像数据的隐藏层特征表现出很好的聚类性能。实验选择两种经典聚类算法Affinity Propagation(AP)和Spectral Clustering(SC)作为对比,结果显示,基于MD-RBM模型的聚类识别算法比原始聚类算法、半监督算法以及基于RBM模型的聚类算法都表现出更优的聚类性能。 相似文献
999.
1000.