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1.
至今还未见到这方面的研究结果.本文应用图论的方法着重研究了0-1 Bottleneck问题的全部最优解的整体性质,并由这些性质给出了全部最优解的二分算法.除特别声明外,本文涉及的图论术语和记号均与一致. 显而易见,0-1 Bottleneck问题的可行解(x_1x_2…x_n)是n维0-1向量,其中m个 相似文献
2.
基于多特征的PSO-MSVM动态过程质量异常模式识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高动态过程质量异常模式识别效率,将动态过程质量模式的均值特征与小波包分解特征作为分类特征,并构建两层多支持向量机识别模型进行分类.利用均值特征,在第一层MSVM中把动态过程变化趋势划分为正常与周期、上升与向上阶跃、下降与向下阶跃三大类别;采用小波包分解特征,在第二层MSVM中对这三大类别进行再分类.仿真结果表明提出的识别模型的识别精度相比采用单一特征的识别模型有明显提高. 相似文献
3.
为解决碱性镀锡沉积速度慢、锡层不均匀的问题,对槽液中的氢氧化钠含量进行了测试。试验证明氢氧化钠含量在4.5 g/L时会出现上述问题。探讨了镀锡的阳极电化学过程,分析了氢氧化钠含量对锡层沉积速度及槽液分散能力、稳定性及导电能力的影响。试验及生产证明,碱性镀锡槽液中的氢氧化钠从4~10 g/L变为8~15 g/L,可保证镀锡质量。 相似文献
4.
ActiveX控件具有可移植性、扩展性强、使用广等特点,使不同厂商所开发的控件可以真正地组装在一起,令软件的开发类似于硬件的插件装配过程,实现了软件的工业化,大大降低了软件开发成本,提高了软件的生产效率。 相似文献
5.
目的 在目标跟踪过程中,运动信息可以预测目标位置,忽视目标的运动信息或者对其运动方式的建模与实际差异较大,均可能导致跟踪失败。针对此问题,考虑到视觉显著性具有将注意快速指向感兴趣目标的特点,将其引入目标跟踪中,提出一种基于时空运动显著性的目标跟踪算法。方法 首先,依据大脑视皮层对运动信息的层次处理机制,建立一种自底向上的时空运动显著性计算模型,即通过3D时空滤波器完成对运动信号的底层编码、最大化汇集算子完成运动特征的局部编码;利用视频前后帧之间的时间关联性,通过时空运动特征的差分完成运动信息的显著性度量,形成时空运动显著图。其次,在粒子滤波基本框架之下,将时空运动显著图与颜色直方图相结合,来衡量不同预测状态与观测状态之间的相关性,从而确定目标的状态,实现目标跟踪。结果 与其他跟踪方法相比,本文方法能够提高目标跟踪的中心位置误差、精度和成功率等指标;在光照变化、背景杂乱、运动模糊、部分遮挡及形变等干扰因素下,仍能够稳定地跟踪目标。此外,将时空运动显著性融入其他跟踪方法,能够改善跟踪效果,进一步验证了运动显著性对于运动目标跟踪的有效性。结论 时空运动显著性可以有效度量目标的运动信息,增强运动显著的目标区域,抑制干扰区域,从而提升跟踪性能。 相似文献
6.
7.
利用同轴P型高纯锗探测器,对X荧光分析的~(238)Pu低能光子源进行γ能谱分析,并对~(233)Pa、~(224)Ra、~(212)Pb、~(212)Bi及~(208)Tl的特征γ射线进行分析,确定上述核素的来源。其中,~(233)Pa是生产~(238)Pu的原料237 Np的衰变产物,~(224)Ra、~(212)Pb、~(212)Bi及~(208)Tl均为生产~(238)Pu的副产物~(236)Pu的衰变子核。能量为350、440、844、1 014、1 130、1 266、1 368、1 454keV的γ射线是α粒子轰击源封装材料引起原子核库伦激发或γ射线照射周边环境引起核激发产生。进行效率刻度后,使用γ能谱法计算各放射性核素的活度,并根据放射性平衡计算各放射性核素的质量。通过对~(238)Pu源γ能谱的分析,建立计算放射性同位素活度与质量的方法。 相似文献
8.
项目简介:项目所属科学技术领域、主要内容、特点及应用推广情况:本项目是国家“863”计划重点项目和国家自然科学基金项目,属于信息技术领域的光通信技术专题。主要研究内容和特点:·研制成功具有自主知识产权的高效能的偏振模色散自适应补偿器,该补偿器的优点是补偿效果与码型和码速率无关,对不同的光通信系统适应性强,特别是克服了目前国际上还没有解决的抗噪声和补偿搜索时极易陷入局部极值的困难。课题研制的关键技术如动态反馈控制系统、控制算法达到目前国际先进水平。·研制成功能够补偿一阶和二阶偏振模色散的两阶段结构的自适应补… 相似文献
9.
10.
为简化多支持向量机识别模型的计算复杂度、提高动态过程质量异常模式的识别精度,提出一种基于多主元特征与支持向量机相结合的动态过程异常监控模型。利用主元分析方法对动态数据进行特征提取,将所提取的不同主元特征作为支持向量机分类器的输入对模型进行训练。将识别效率高的主元特征对应的转换矩阵与多支持向量机相结合,构建了基于多主元特征的多支持向量机识别模型,对质量异常模式进行识别。仿真实验表明,所提基于多主元分析支持向量机识别模型的识别精度比传统基于主元特征或其他特征提取方法的识别模型有显著提高,且训练所需时间大大减少。 相似文献