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21.
A knowledge-based system (KBS) for diagnosis of multiple defects in injection molding is presented. The general scheme for knowledge representation based on fuzzy set theory has been shown useful in representing inexact and incomplete information for developing the KBS. An optimality criterion is created for selecting a simple and best cover to explain the given problem. An efficient search algorithm for finding such cover is also discussed. 相似文献
22.
研究人脸识别精度问题。由于人脸图像中存在大量干扰信息的缺点,而造成了人脸识别正确率下降,为了解决上述问题,提出了一种基于特征互补图像快速特征融合算法。算法通过对人脸图像的位平面切片图像分析,采用位平面图像分解法,通过各种合成策略构造多幅样本图像。并突出高位平面图像,采用两种加权策略将每一幅人脸图像样本都生成"特征互补图像"。然后,直接用图像的二维典型相关分析(2DCCA)法对两种特征互补图像进行特征抽取。最后通过在ORL国际标准人脸库上进行的实验,结果表明,高位平面图像的典型相关鉴别特征提高了正确识别率,并且因为摒弃了原始人脸图像的大部分干扰信息所以具有更强的鲁棒性。 相似文献
23.
基于CCA的人耳和侧面人脸特征融合的身份识别* 总被引:2,自引:0,他引:2
鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合.实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,识别率得到提高. 相似文献
24.
25.
26.
陕北无定河流域土壤侵蚀与植被覆盖和降雨关系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于2000—2014年陕北无定河流域日降水、DEM、土壤类型、MODIS NDVI等数据,利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)估算了流域土壤侵蚀情况,定量分析了植被覆盖和降雨在土壤侵蚀中的作用,结果表明:(1)无定河流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主,平均占流域面积的88.35%,各土壤侵蚀等级面积比例随等级的升高而降低。2000—2014年微度侵蚀面积比例为下降趋势,轻度及以上等级面积比例均为上升趋势。(2)不考虑降雨因子影响时,无定河流域仍以微度侵蚀为主,且为增加趋势,而其他土壤侵蚀等级均为下降趋势。不考虑植被覆盖因子时,流域土壤侵蚀与模型计算结果的变化趋势基本一致。(3)植被覆盖对土壤侵蚀面积比例和变化速率的贡献率分别为13.67%和24.55%,而降雨作用达到86.33%和75.44%,表明降雨是流域土壤侵蚀的主要动力和控制因子,降雨变化主导着流域土壤侵蚀变化过程。 相似文献
27.
28.
从青海铁吾电站HL160-WJ-84水轮机运行中的实际问题出发,在明确了水轮机改造的方向和目标后,对新旧型谱系列模型转轮的性能进行了对比分析。基于对比结果,初选出了D06A转轮用于技术改造试验。对改造前后的水轮机全流道进行三维湍流数值计算,给出了水轮机改造前后的水动力学特性差异。同时,对改造前后的水轮机蜗壳、转轮叶片的流态分布状况进行了分析比较,对改造后的水轮机整体水力性能进行预估。分析认为,对于小型卧式HL160机组而言,更换转轮后还需对上冠泄水孔实施改造,以防止对流场造成扰动,降低机组的效率。 相似文献
29.
30.
Multiset canonical correlation analysis (MCCA) is a powerful technique for analyzing linear correlations among multiple representation data. However, it usually fails to discover the intrinsic geometrical and discriminating structure of multiple data spaces in real-world applications. In this paper, we thus propose a novel algorithm, called graph regularized multiset canonical correlations (GrMCCs), which explicitly considers both discriminative and intrinsic geometrical structure in multiple representation data. GrMCC not only maximizes between-set cumulative correlations, but also minimizes local intraclass scatter and simultaneously maximizes local interclass separability by using the nearest neighbor graphs on within-set data. Thus, it can leverage the power of both MCCA and discriminative graph Laplacian regularization. Extensive experimental results on the AR, CMU PIE, Yale-B, AT&T, and ETH-80 datasets show that GrMCC has more discriminating power and can provide encouraging recognition results in contrast with the state-of-the-art algorithms. 相似文献