针对旋转机械高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于核监督局部保留投影(Kernel Supervised Locality Preserving Projection,KSLPP)与Relief F特征加权的K近邻(Relief F Weighted K-Nearest Neighbor,RWKNN)分类器相结合的维数约简故障诊断方法。该方法首先应用KSLPP提取故障特征集中的非线性信息,同时在降维投影过程中充 ...
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标签: kslpp rwknn 旋转 机械 故障 诊断保留投影 Relief F特征选择 加权K近邻分类器
上传时间: 2021-12-29
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针对软件系统的动态自适应演化要求,提出一个基于非功能性特征的软件动态自演化框架。该框架将非功能性特征与不同目标的方面实现相关联,刻画它们之间的正负影响及权衡关系,并通过对方面实现的动态编织实现动态自演
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上传时间: 2021-01-03
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·期刊论文:汉语语音识别中的加权概念转移网络语言模型
/dl/202818.html
上传时间: 2021-01-20
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MATLAB实现图像的SIFT特征提取,并做在不同光照、不同视角下的特征匹配
/dl/203843.html
上传时间: 2021-02-16
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k-最近邻(k-nearest neighbor,k-NN)是一种有效的基于数据驱动的故障检测方法,该方法在工业过程监视方面已经得到了广泛的应用.但在过程中存在故障时,精确地寻找故障根源和识别故障变量是故障诊断的重要目标,也是保证工业过程安全生产的重要任务.本文在k-NN故障检测技术的基础上,提出了一种加权的k-NN重构方法,对使控制指标减 ...
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标签: 加权 近邻 重构 分析 工业 过程 故障 诊断诊断 k-最近邻 数据重构 指标减小最大
上传时间: 2021-06-12
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针对高光谱遥感数据特征提取方法的研究,提出了一种新的监督近邻重构分析(Supervised Neighbor Reconstruction Analysis,SNRA)算法。该方法首先利用同一类别的近邻数据点对各数据点进行重构;然后在低维嵌入空间中保持该重构关系不变,尽可能地分离开非同类数据点,并利用总体散度矩阵来约束数据间的相关性;最后求解得到一个最 ...
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标签: 监督 近邻 重构 分析 光谱 遥感 数据 特征 提取 邻域重构 总体散度矩阵
上传时间: 2021-06-14
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炼钢转炉炉口火焰的动态形变特征与吹炼数据有密切的关系,在不同吹炼时期显示出不同的规律性,是吹炼过程中的显著特征。准确地表示和描述火焰边界动态形变对依据火焰图像判定转炉吹炼终点具有重要意义,且能克服静态边界特征存在的振荡剧烈问题。提出一种表述火焰边界动态形变的方法,首先定位了符合人眼感知的火焰区域中心;其 ...
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标签: 火焰 动态 形变 特征 转炉 炼钢 终点 判定形变 形变幅度 图像识别
上传时间: 2021-08-13
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为了提高模拟电路故障诊断准确性,要采集尽可能多的故障样本信息作为BP神经网络的输入;提出了一种基于多测试点多特征信息构造原始样本集的方法;运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,能提高模拟电路故障诊断正确率;对Sallen--Key二阶带通滤波器的仿真结果表明,该方法构造的样本集 ...
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上传时间: 2021-08-26
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无人机利用视觉在未知区域自主着降时,提取的特征点具有数量多、随机性强等特点。针对利用随机特征点进行位姿估计精度低、稳定性差的问题,提出一种基于矢量约束的随机特征点选取算法。首先通过分析位姿估计方程可知,特征点地理坐标是影响方程组求解精度的重要因素;然后在引入矢量角均分度、矢量模值均值及矢量模值最大值三项 ...
/dl/208138.html
标签: 矢量 约束 随机 特征 选取 算法估计 矢量约束 正交迭代 未知区域
上传时间: 2021-10-22
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锑粗选工序的加药控制直接影响精选与扫选的性能.通常由人工观察泡沫手动调节药剂.这种方式,存在控制滞后、主观随意性大、易导致浮选性能不稳定甚至恶化的问题.对此,我们提出一种泡沫图像特征驱动的锑粗选加药控制策略.利用概率支持向量回归方法建立基于锑粗选关键泡沫图像特征与加药量的入矿品位估计模型;在此基础上,采用操 ...
/dl/208193.html
标签: 泡沫 图像 特征 驱动 控制 策略模式 区间II型模糊控制 支持向量回归
上传时间: 2021-10-26
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