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1980年 | 11篇 |
1979年 | 4篇 |
1978年 | 1篇 |
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971.
掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩阵进行特征抽取,能够精确计算协方差矩阵的特征向量;分类阶段引入模糊理论,应用于掌纹识别问题。最后使用北京交通大学掌纹数据库进行识别实验,结果表明,该方法可得到更高的识别率和更少的识别时间。 相似文献
972.
An aggregate nearest neighbor (ANN) query returns a point of interest (POI) that minimizes an aggregate function for multiple query points. In this paper, we propose an e?cient approach to tackle ANN q... 相似文献
973.
针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加种群的多样性,使其能更快、更有效地求解高维函数问题。对12个基准函数进行了仿真验证,结果表明,与基本的果蝇优化算法和差分演化算法相比,新算法在收敛速度、求解精度上都具有明显的优越性。 相似文献
974.
提出了一种新型的混合算法并命名为混合杂草蝙蝠算法(Hybridize Invasive Weed Optimization with Bat Algorithm,IWOBA),该算法在杂草算法的基础上利用蝙蝠算法的回声定位来解决每代种子逐步寻优的问题。其原理是利用种群速度和位置的不断更新,增加种群的多样性,从而达到提高种群的全局收敛性。最后利用6个测试函数对该算法和标准杂草算法进行测试比较。仿真结果表明,IWOBA能够有效克服原算法早熟、易陷入局部最优的缺点,可加快算法收敛速度,具有良好的鲁棒性。 相似文献
975.
976.
针对由两个制造商、两个回收商、当地政府和消费者构成的物流系统,研究了非合作条件下电子废弃物回收主体的利益博弈.在责任延伸制前提下,以回收商为斯坦伯格主导者,分别构建了非合作条件下的垄断回收模型和竞争回收模型,并采用逆推法求解了模型的纳什均衡条件.最后进行灵敏度分析,探讨了产品替代率和回收率对两种模式下产品销售价格和回收费用的影响.结果表明,对于回收商,垄断回收模式下的平均回收费用总比竞争回收模式高,且回收商需根据临界值选择回收模式;对于制造商,垄断回收模式下设定的价格总比竞争回收模式高,且制造商总是偏好竞争回收模式.研究结果可为决策者对回收模式的选择提供理论依据. 相似文献
977.
为解决油田水源井存在着电潜泵容量大与出水管线小发生节流浪费电能严重,水位无法监测,电潜泵经常干烧和空抽不安全浪费电能,不能远程监控水源井工况等实际问题,研制出水源井节能保护及远程监控装置。该装置的射频导纳测水位部分能自动监测水源井水位,使电潜泵不发生干烧和抽空,安全运行节能;变频恒压供水部分能自动调节供水量,提高泵效;远程监控部分能实现水源井无人值守。该装置已经完成12个水源井工业应用。 相似文献
978.
韵律特征是语音信号中情感信息的主要表征之一。为了更好地进行情感语音合成的研究,本文通过提取普通话情感语音的韵律特征进行分析,采用广义回归神经网络构建了一个情感语音韵律特征预测模型,并根据所提取的测试集数据文本语境信息进行韵律特征预测,实验获得了相应的结果。实验结果表明,情感语音韵律特征预测效果较好。 相似文献
979.
自《遥感技术与应用》1986年创刊以来,走过了30年的历程,现已成为国内遥感研究成果的主要载体之一。利用现有的CSCD和CNKI数据库,从文献计量角度分析《遥感技术与应用》30年的发文趋势。结果表明:30a来,《遥感技术与应用》的论文发表数量总体呈快速增长趋势;相关研究机构主要集中在西北和北京两地;Landsat和MODIS是研究最多的两种遥感数据;土地利用是关注最多的遥感应用研究。引文分析的结果表明《遥感技术与应用》刊载的论文被CSCD和SCI引用频次和期刊影响因子不断提高,进一步说明了学界对遥感技术相关问题的关注程度不断加强。此外,计算机技术、数据科学、大数据等技术的发展促进了遥感科学的发展;另一方面,自然灾害、大气环境问题、粮食安全和可持续发展问题以及"Future Earth"的战略部署,都需要依托遥感技术获取更为可靠的数据源、构建更加系统的数据平台及面向更加智能的决策平台。 相似文献
980.
车牌定位是车牌识别系统中核心部分,具有较高的研究和应用价值。尽管近些年来该研究取得了很大的进展,但仍无法很好地解决低亮度、低分辨率和车辆倾斜等环境下的定位问题。本文提出了一种新的全卷积神经网络,通过回归车牌角点的方式准确地进行车牌定位。为了保证训练的有效性,对45 000幅含有车牌的图像进行人工标注。同时,对标注的图像随机进行平移、缩放、旋转和加噪,提高训练样本的数量和多样性。在本文构建的卡口图像数据集和复杂环境数据集上与两种方法进行了比较,验证了本文方法的有效性。 相似文献