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1.
2.
分类问题普遍存在于现代工业生产中。在进行分类任务之前,利用特征选择筛选有用的信息,能够有效地提高分类效率和分类精度。最小冗余最大相关算法(mRMR)考虑最大化特征与类别的相关性和最小化特征之间的冗余性,能够有效地选择特征子集;但该算法存在中后期特征重要度偏差大以及无法直接给出特征子集的问题。针对该问题,文中提出了结合邻域粗糙集差别矩阵和mRMR原理的特征选择算法。根据最大相关性和最小冗余性原则,利用邻域熵和邻域互信息定义了特征的重要度,以更好地处理混合数据类型。基于差别矩阵定义了动态差别集,利用差别集的动态演化有效去除冗余属性,缩小搜索范围,优化特征子集,并根据差别矩阵判定迭代截止条件。实验选取SVM,J48,KNN和MLP作为分类器来评价该特征选择算法的性能。在公共数据集上的实验结果表明,与已有算法相比,所提算法的平均分类精度提升了2%左右,同时在特征较多的数据集上能够有效地缩短特征选择时间。所提算法继承了差别矩阵和mRMR的优点,能够有效地处理特征选择问题。 相似文献
3.
基于双向非线性学习的轨迹跟踪和识别 总被引:1,自引:0,他引:1
目标的运动轨迹是跟踪和识别目标行为的重要特征之一,在视觉跟踪等领域得到了广泛的应用.然而,由于轨迹数据具有高维和非线性等特点,因而直接建模目标的运动轨迹比较困难.为此,引入一种称为自编码(autoencoder)的双向深层神经网络,并结合粒子滤波提出一种轨迹跟踪识别算法.首先,自编码网络按照一定的学习规则将高维轨迹嵌人到二维平面上,通过该网络的逆向映射得到轨迹的生成模型,由轨迹生成模型可得到一系列可行性轨迹.跟踪过程中,每时刻粒子滤波器的粒子便从这些可行性轨迹中进行抽样,并利用颜色似然函数对抽取的粒子进行加权以及再抽样从而实现对目标状态的估计,最后在二维平面中利用"最小距离分类器"对跟踪轨迹进行识别.特别地,自编码网络提供了高维轨迹空间和低维嵌套结构的双向映射,有效解决了大多数非线性降维方法(例如局部线性嵌入算法(LLE)和等度规映射(ISOMAP))所不具备的逆向映射问题.跟踪和识别手写数字实验表明所提出的方法能在复杂背景下精确跟踪目标并正确识别目标轨迹. 相似文献
4.
5.
6.
J2ME中多线程网络连接编程的分析 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍并分析了J2ME的通用网络连接框架(GCF),并以此为基础,指出了在J2ME网络连接编程中存在的问题,并提出了通过构建多线程的两种解决方法。 相似文献
7.
某水库经多年运行,淤积严重,不能满足防洪要求,因此对水库土坝进行了加高加固。以加高后的大坝为研究对象,对大坝运行期渗流场、位移场进行了仿真计算。加固完成后,坝体最大沉降为1.51 m,位于高程1 625.88 m处,距坝顶中部下游0.46 m;坝顶沉降量为3.9 cm,与填筑坝高比值0.3%,小于1%,坝料填筑标准合理;在正常蓄水位运行条件下,坝体上游侧的极限稳定安全系数为1.677,坝体上游侧的坝坡极限安全系数为0.790,坝体下游侧安全系数小于规范规定值。因坝体加固工程已经结束,建议水库在蓄水位以下运行,并加强坝体渗流情况的实时监测。 相似文献
8.
9.
爆炸冲击波数值计算网格划分方法研究 总被引:13,自引:2,他引:11
在爆炸冲击波数值计算过程中,计算精度很大程度上取决于空气和炸药的有限元网格尺寸.现在常用的爆炸冲击波数值计算网格划分方法大多是针对某一当量炸药的,在使用中存在一定的局限性.针对这一问题,本文提出了一种与炸药当量相关的网格划分方法,并应用有限元软件LS-DYNA进行了计算对比,结果表明:该方法适用性很好,而且在计算精度与计算效率上取得了很好的平衡. 相似文献
10.
引入统计先验的人脸图像恢复 总被引:1,自引:0,他引:1
将人脸形状和纹理的统计先验作为约束,引入经典正则化图像恢复算法框架,并给出迭代求解算法;同时,定义了反映图像模糊程度的边缘活动度,并在迭代的每一步中计算图像的边缘活动度,以确定在迭代求解过程中人脸先验对解进行约束的程度.由于人脸统计先验的约束以及引入边缘活动度来指导迭代求解过程,避免了由经典恢复算法得到的结果中会出现的振铃波纹.对实验结果的分析和主观感受表明:文中算法在恢复质量和抗噪能力方面均取得令人满意的结果. 相似文献