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目前发动机控制系统的结构越来越复杂,为测试、维修带来了极大的不便,文中针对某型发动机控制器进行了测试性设计,并以其中模拟接口电路为例对设计情况进行了详细说明,最后采用故障注入手段对电路进行了测试性试验验证。验证结果表明发动机控制器测试性设计能够实时反映发动机控制系统的故障状态,让使用者或操作者能够依据这些状态参数准确判断出控制系统的工作状态。当发生故障时,可以快速定位到某一模块,并将故障隔离到某一功能电路,极大的提高了系统维护的效率。 相似文献
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簇间关系的评估对于确定许多现实中的关键未知信息具有重要作用,可被广泛应用在犯罪侦查、进化树、冶金工业和生物嫁接等领域。提出了一种称为“众数模式+互信息”的方法对簇间关系进行排序。该方法使用众数模式从每个簇中寻找具有代表性的对象,使用互信息衡量簇间的关联程度。由于该方法利用簇间关系判断簇与簇的联系程度,所以它不同于传统的分类和聚类。在图形和癌症诊断数据上的实验表明了该算法的有效性。 相似文献
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为扩大套牌车的识别范围并提高识别精度与 效率,提出了一种基 于融合策略的套牌车主动识别算法。首先,基于同 一辆车不可能在极短 时间内出现在相同或不同地点的原理,利用车辆的拍摄时间差进行第1步识别;然后利用改 进的多重标号算法计 算出交通网络中任意两个监测点之间的前N条最短路径,进而得到车辆的加权 平均速度,再根据实时交通信息 计算车辆为套牌车的可信度,从而实现对套牌车的第2步识别。在实地采集的智能交通数据 上进行的实验结果表明,所提算法能有效地实现对套牌车的主动识别。 相似文献
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基于Kullback-Leibler Distance(KLD)的文本分类作为一种新的分类方法在对大规模文本和高维特征向量进行分类时表现出较高的分类精度,超出了基于相似度量的TFIDF方法。对KLD文本分类方法进行研究,利用信息增益方法进行特征提取,将预定义参数ε引入KLD公式得到基于ε-KLD的文本分类方法。结果表明该方法简化了类和文档的特征向量的计算,并取得了和KLD相当的分类精度,其总体性能超过了KLD方法。 相似文献
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David Lee从心理学的角度提出Lee模型并将其用于文本分类。该文将Lee模型引入Nafve Bayes和TFIDF中,比较了影响度和TF-IDF两种不同的文档表示方法对分类精度的影响,并对Lee模型的不同因素对算法的影响效果作了分析。结果表明影响度的文档表示方法比TF-IDF更好一些,启发式的部分读取策略能以较小的时间代价极大地改善分类算法的精度。 相似文献