排序方式: 共有8条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
3.
4.
5.
提出一种基于小波包变换(wavelet packets transform, WPT)与核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)的颤振识别方法。铣削颤振会抑制或增强某些频段内的信号,利用四层小波包分解与重构,得到16个频段内的重构信号,获得各重构信号的面积,并进行归一化处理,完成铣削颤振特征向量的选择。继而通过对比基于主成分分析(principal component analysis,PCA)与核主成分分析的特征提取方法的特征提取效果,选取KPCA对特征向量进行降维处理,最后以降维后的数据作为最小二乘支持向量机分类器的输入对铣削状态进行识别。结果表明,在小样本的情况下仍能有效、准确地对铣削状态进行分类,分类准确率达95.0 %。 相似文献
6.
随着我国高等教育教育大众化进程的深入,教学质量监控环节日趋弱化,学生考试作弊防不胜防,教学质量评价失去真实,教学督导环节存在僵化,教学信息反馈有失客。存在问题的原因主要是大扩招下的生源质量下降,教学资源不能适应大扩招的需求,教学质量管理理念落后等。 相似文献
7.
8.
针对遥感图像由于雾霾的存在导致图像清晰度下降的问题,提出了一种基于深度学习的图像去雾算法.首先将原有大气散射模型进行变形得到一个端到端的去雾模型,再将多个未知参数统一在一个参数中,运用多尺度卷积神经网络对未知参数进行估计,最后将参数估计值代入去雾模型中得到无雾图像.针对无参考图像数据集,先运用现有数据集对网络进行初步训练,再加入自建数据集对网络进行二次训练.实验结果表明,与相关去雾算法进行对比,该算法在视觉效果和客观指标上都有不同程度的提高,有效提升了遥感图像在雾霾天气状况下的清晰度. 相似文献
1