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基于内容的图像检索已经成为图像检索的一个重要研究方向。其中利用形状特征可以实现形状较为明显的各类图像库的检索。该文对图像形状特征的提取和描述方法进行了较深入地研究,选取其中一部分特征值,分别利用BP神经网络和支持向量机进行形状识别,取得令人满意的实验效果。 相似文献
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讲解一种对分开拍摄的两幅照片,在拼接前进行相对辐射校正的直方图匹配法,使两幅照片的亮度和色调调整为尽可能一致,拼接后达到天衣无缝的效果。 相似文献
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针对电子商务网站建设中商品的无限级分类,详细介绍了其实现过程,并给出了源代码。 相似文献
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一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量,但原始数据含有噪声,因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响。事实上,大多噪声都服从一定的模型,而且模型一般是已知的。充分利用数据中的噪声模型,以减小噪声对KNN算法结果的影响。通过实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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雷达高分辨距离像(HRRP)识别,是军事目标识别的一个重要手段.支持向量机(SVM)具有良好的泛化能力,适用于小样本学习问题.本文针对3类飞机目标的HRRP数据,构造了SVM分类器,设计了2组实验以比较SVM与最大相关系数法(MCM)的泛化能力、识别速度和抗噪能力.实验结果表明,SVM在军事目标HRRP分类方面具有良好的应用前景. 相似文献
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建筑侧各类可再生能源的应用日益普及,建筑电能耗预测在用能供需平衡、电网稳定运行、尖峰需求响应等方面发挥越来越重要作用。尽管诸多数据驱动模型在能耗预测方面获得广泛应用,当前仍缺乏预测精度高、泛化能力强的短期预测模型。针对该问题,提出一种基于建筑物能耗特点并结合数据挖掘技术的分类集成式能耗预测方法。首先,采用递归特征消除法对数据进行特征筛选,并用模糊C均值聚类算法对训练集数据进行聚类,使用K最邻近法对验证集和测试集数据进行归类;选择5种结合智能优化算法的混合数据驱动模型作为子学习器,分别对每类数据做预测,最后使用多元线性回归法进行结果集成。经3个建筑电力用能案例验证,此集成预测模型精度均优于单个子模型,具有适用不同建筑类型和用能尺度的预测潜力。 相似文献
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为优化单相车载充电机前级功率因数校正电路(PFC)的两电平拓扑结构,提出一种新型混合桥臂三电平功率因数校正电路,该电路拓扑符合三电平输出特性,具有输入电流谐波含量较小、开关管应力低、控制较简单等优点。对所提HBPFC电路进行工作原理、特性分析,并搭建220 V输入、400 V输出、1 kW额定功率的仿真模型,验证新型HBPFC电路的可行性。 相似文献