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31.
基于表面波激励的等离子体单极天线的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
等离子体天线是一种新型的非金属介质天线,在电控、隐身等方面具有优异性能.在等离子体天线基本工作原理的基础七,利用非磁化冷等离子体理论,为了研究柱型等离子体表面波的产生方式,得出了维持稳定等离子体的能量关系.又采用等离子体表面波的色散关系理论,计算了不同激励功率下表面波波数沿等离子体天线轴向的变化,通过改变激励功率和碰撞频率来控制等离子体天线方向图.结果表明,等离子体天线具有良好的辐射性能,并且通过改变激励源功率可以实现等离子体天线参数的电控. 相似文献
32.
33.
基于手势识别的机器人人机交互技术研究 总被引:8,自引:1,他引:7
研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方
法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性.对于动态手势识别器,采
用了隐马尔可夫模型(HMM)作为训练识别算法.考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重
估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法.最后将研究开发
的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中. 相似文献
34.
35.
基于关联规则的分布式通信网告警相关性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
描述了基于数据挖掘的通信网告警相关性分析.在分布式数据库中直接运用序列算法效率很低,因为这需要大量的额外通信.为此提出了一种有效的分布式关联规则挖掘算法--EDMA,它通过局部剪枝与全局剪枝来最小化候选项集数目和通信量.在局部站点上运用先进的压缩关联矩阵CMatrix统计局部项集支持数.此外还利用项目剪枝与交易剪枝共同来减少扫描时间.最后仿真验证了EDMA比其他经典分布式算法有更高的运算效率、更低的通信开销以及更好的可扩展性. 相似文献
36.
序列模式挖掘研究与发展 总被引:1,自引:1,他引:0
序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,它在很多领域中都有着广泛的应用.首先讨论了序列模式挖掘的相关背景,然后对序列模式挖掘进行分类,并在此基础上对每一类序列模式挖掘算法的特点进行了介绍和比较;最后,对序列模式挖掘未来的研究重点进行展望,以便研究者对序列模式挖掘做进一步的研究. 相似文献
37.
基于免疫和模糊模式识别的检测器生成模型 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了在检测器生成过程中引入模糊模式识别的原因,提出了一种基于免疫原理和模糊模式识别的检测器生成模型,该模型的核心算法是基于隶属度的检测器选择算法.详细描述了该算法的算法流程和检测器对非我抗原集合隶属度的计算算法,并简述了初始检测器生成算法和分层检测策略.设计了仿真试验,并将实验结果同传统方法进行了比较,详述了仿真实验中各个参数选择的依据和理由,试验结果表明新模型呈现较高的检测率和低的误检率. 相似文献
38.
随着图的广泛应用,图的规模不断扩大,因此提高频繁子图挖掘效率势在必行。本文针对频繁子图挖掘所产生的庞大的结果集,提出了一个最大频繁子图挖掘算法MFME,从而极大地减少了结果集的数量。MFME使用了映射的思想将图集中的边映射到边表中并在此表上进行子图挖掘,有效地提高了算法的效率。实验结果表明,MFME的效率较经典算法SPIN有明显提高。 相似文献
39.
基于双Kohonen神经网络的Web用户访问模式挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,运用双Kohonen神经网络组合成新的自组织训练挖掘模型,先使用粗调整训练,加快模型学习速度,紧接着使用微调整训练,提高模型学习精度。实验结果表明,本文提出的双Kohonen神经网络挖掘模型,相对于标准Kohonen神经网络在训练速度和收敛效果上都有一定程度的提高,改善了聚类效果,为挖掘用户的多种兴趣提供了一种可行的方法。 相似文献
40.
针对舰载电子与武器装备结构复杂、设备数量庞大、分布舱室多、检测点分散不集中等问题,在充分调研论证基础上,以系统局部故障分析研究为切入点,提出适用于舰船武器装备特点的局部故障的分析方法;对系统的局部故障我们采用故障树的方法进行界定,并通过核心路径跟踪技术来确定检测点;采用核心路径在线故障检测方法,有效地节省测试资源,提高测试效率。 相似文献