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1.
2.
论文提出了一种基于快速独立分量分析的高光谱图像降维算法.利用虚拟维数算法估计需要保留的独立分量数目,采用非监督端元提取算法自动获取端元矢量,并对快速独立分量分析的混合矩阵进行有效初始化.采用最大噪声分离变换对原始数据进行预处理,利用快速独立分量分析从变换后的主分量中依次提取出各端元对应的独立分量,最后对各个独立分量分别实施无损压缩.实验结果表明,该算法降维后的独立分量具有较好的地物分类性能,并且可以获得较好的压缩性能. 相似文献
3.
采用具有自主知识产权的制备工艺流程,制备了氧化锆基NOx气体传感器。首先配制了性能良好的5mol%-ZrO2浆料,流延成型得到了氧化锆陶瓷素坯基片,经过剪裁、冲孔、开槽、丝网印刷等工艺,制备了传感器素坯,经过1450℃2h烧结得到了氧化锆基NOx传感器。应用线性伏安法初步测试了该NOx气体传感器的性能。制备的NOx气体传感器具有良好的NOx气体响应性能。初步性能测试结果表明,传感器的电流值和NO2气体浓度之间存在着强的线性相关性,线性相关系数99.27%,电流值在0.136A~0.142A之间,传感器的线性范围为:200ppm~2000ppm。 相似文献
4.
针对智能电网落后的分区方式无法适应日益复杂的运行状态和无法及时排查故障的问题,提出了一种基于极大团的智能电网社团结构挖掘算法(MCBCA).首先,搜索网络中的低阶极大团,通过合并矩阵将其合并得到网络中极大团;然后,定义了极大团相似度,确定了合并极大团与生成候选子图的标准,进行初步社团挖掘;最后,对网络中的孤立节点进行隶属度划分,形成最终的社团结构.实验结果表明,在空手道俱乐部网络、美国足球网络、美国国家西部网络及我国省级电力通信骨干网络数据集中,所提算法与KL算法相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了50.1%、36.8%和36.2%;与标签传播算法(LPA)相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了31.2%,17.7%和3.25%;与改进的GN算法相比,准确率和模块度方面平均提高了3.6%和2.1%.可见基于极大团的智能电网社团挖掘算法所挖掘的网络社团结构更为合理,具备更高的安全性,有利于及时排查故障. 相似文献
5.
如今高光谱数据的有效压缩已成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题,为了对高光谱数据进行有效压缩,提出了一种基于3维上下文预测的高光谱图像无损压缩算法。该算法首先根据相邻波段间的相关性大小进行波段分组,同时对各个分组重新进行波段排序;然后采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,再利用k-means算法对降维后的波段谱向矢量进行聚类;最后在参考波段和当前波段中通过定义3维上下文预测结构,在聚类结果的基础上,对各个分类分别训练其最优的预测系数。实验结果表明,该方法可显著降低压缩后图像编码的平均比特率。 相似文献
6.
7.
文章介绍了建筑电气节能设计的重要意义,并重点从供配电系统、电气照明系统、动力设备系统等几方面对建筑电气设计的节能途径进行了探讨。 相似文献
8.
本试验以刺葡萄已萌发的种子为试材,用不同浓度的秋水仙素(0、0.2%、0.3%、0.4%)处理不同时间(0、24h、36h、48h、60h),观察其诱变效果。结果表明,0.3%秋水仙素处理48h的诱变率在所有处理中为最高(36.8%),0.4%秋水仙素处理48h次之(33.3%),但二者存在极显著差异;0.4%秋水仙素的不同时间处理中,致死率随处理时间延长而增高,诱变植株数递减。 相似文献
9.
10.