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基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法 总被引:6,自引:0,他引:6
首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向;其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线.该曲线通常为一脉冲曲线.随着参数C的增大,识别率也逐渐增大.当参数C增大到c0时,识别率达到最大值.另外,以往的研究成果表明:当类内散布矩阵奇异时,最大散度差鉴别准则逐步逼近大间距线性投影准则.而且,随着参数C的不断增大,最大散度差分类算法的识别率也单调增大并最终稳定到大间距线性投影分类算法的识别率上.为此,我们提出了基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法.新算法可以根据训练样本的特性(类内散布矩阵是否奇异)自动选择恰当的参数C.在UCI机器学习数据库上的6个数据集以及AR人脸图像数据库上的测试结果表明,自适应最大散度差分类算法具有良好的分类性能. 相似文献
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沉淀是水处理中最基本的方法之一。它是利用水中悬浮颗粒的可沉淀性能,在重力的作用下产生下沉作用,以达到固液分离的一种过程。常用于废水的预处理工序、生物处理构筑物之前的初次沉淀、生物处理后的二次沉淀以及污泥处理阶段的污泥浓缩等工艺中。 相似文献
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以Sn、Bi替代Pb,制备了无Pb易切削6026铝合金。利用光学显微镜、扫描电镜、拉伸试验机和高速车床,研究了Sn、Bi微合金化对6026铝合金显微组织、力学性能与切削性能的影响。结果表明,单独添加Bi元素的6026铝合金由α-Al基体、Mg2Si和CuAl2强化相以及低熔点单质Bi相组成;复合添加Sn、Bi元素的6026铝合金由α-Al基体、Mg2Si和CuAl2强化相以及低熔点SnBi共晶相组成,且铝合金具有更好的切削加工性能,切屑尺寸更细小,抗拉强度,屈服强度和伸长率分别为358.3 MPa,295.7 MPa和13.9%。 相似文献
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薄膜体声波谐振器(FBAR)力学传感器有很大的应用潜力,但其敏感机理——应力负载效应尚不能被准确描述。为准确描述应力负载效应,预测FBAR力学传感器的频率灵敏度,提出一种摄动与有限元联合求解方法,并利用该方法计算FBAR微加速度计的频率-加速度灵敏度。首先,在COMSOL有限元软件中计算FBAR微加速度计在加速度下其压电层AlN的平均偏置应力;接着,在COMSOL中计算单个FBAR的谐振频率与相应的振型;最后,将有限元的计算数据和AlN的材料常数代入摄动积分公式中,得到FBAR微加速度计的频率-加速度灵敏度约为–98.879 kHz/g,与文献报道的实验结果–100 kHz/g相吻合,验证方法的可行性。 相似文献
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