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1.
针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络(CNN)能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。  相似文献   
2.
航材备件是保障航空装备日常训练和作战正常使用的重要影响因素,针对部分航材备件样本数据量少,影响因素多且复杂多变,预测结果与装备系统完好性要求偏差较大等问题.建立基于灰色关联分析(GRA)与偏最小二乘(PLS)及最小二乘向量机(LSSVM)相结合的航材备件预测模型,采集某无人机航材备件数据,通过对统计数据进行灰色关联分析,提取航材备件需求的相关因素作为模型训练样本,确定关键因素,利用偏最小二乘对关键因素特征提取,然后将偏最小二乘特征提取后的数据作为最小二乘向量机输入,进行模型构建及分析.通过实验验证了该方法的可行性与适用性,能够满足无人机航材备件预测的实际需要.  相似文献   
3.
叶德凤  王勇 《数学通讯》2021,(3):39-41,46
2020年高考中的平面向量试题主要考查平面向量的基本概念、线性运算和数量积,还出现了有相当难度和深度的创新题型,本文对2020年高考平面向量考点分类进行深度解析.  相似文献   
4.
为提高生鲜羊肉储存期内(4,8和20 ℃环境)挥发性盐基氮(TVB-N)的近红外光谱(NIR)检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑(SGS)、移动平均平滑(MAS)等平滑处理方法,以及归一化(Normalization)、中心化(Centering)、标准化(Autoscaling)等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法(PLS)预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样(MCS)法及马氏距离法(MD)消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法划分总样本的75%(87个)为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)、改进的无信息变量消除法(IUVE)和连续投影算法(SPA)提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数(R2C)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数(R2V)和验证均方根误差(RMSEV)分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。  相似文献   
5.
利用传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行分类时,由于真实的少数类支持向量样本过少且难以被识别,造成了分类时效果不是很理想.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法(BSMS).该方法首先对经过支持向量机分类的原始不平衡数据按照所处位置的不同划分为支持向量区(SV),多数类非支持向量区(MNSV)以及少数类非支持向量区(FNSV)三个区域,并对MNSV区和FNSV区的样本做去噪处理;然后对SV区分类错误和部分分类正确且靠近决策边界的少数类样本重复进行过采样处理,直到找到测试结果最优的训练数据集;最后有选择的随机删除MNSV区的部分样本.实验结果表明:方法优于其他采样方法.  相似文献   
6.
采用三维荧光光谱技术和平行因子分析,对北方某潜流-表流复合人工湿地水体中溶解性有机质(DOM)的光谱特征、演变过程及其来源进行研究,以期为深入理解人工湿地的作用机理和污染物溯源提供科学依据。结果表明,人工湿地中各阶段的出水呈现相似的三维荧光特性,均出现明显的类腐殖质尖峰和类蛋白峰,但强度有所不同。混凝沉淀对类蛋白和类腐殖质两种DOM的荧光强度均有一定的削减作用;潜流湿地出水的荧光图谱显示,微生物代谢副产物和类色氨酸等类蛋白峰强度明显降低,而类腐殖质峰强度无明显变化,这表明潜流湿地对再生水中的类蛋白物质具有明显的降解作用,而对类腐殖质物质降解效果较弱;相反,在表流湿地出水的荧光图谱中发现类蛋白峰和类腐殖质峰的强度均削弱,而且在表流湿地下游3 km处的强度达到最低。这一趋势归因于潜流湿地中滤料表面生物膜对DOM的生物降解以及表流湿地内部活跃的微生物活动和水生植物的根系对DOM的吸附作用。平行因子分析结果显示,该湿地水体DOM中包含5个荧光组分,分别为类富里酸组分C1(240, 330/430 nm)、微生物活动相关的类腐殖质组分C2(285, 330/380 nm)、类色氨酸C3(230/350 nm)、微生物代谢副产物C4(280/320 nm)和陆源类腐殖质C5(270, 380/470 nm)。采用多种荧光光谱指数对湿地中DOM的来源进行解析,荧光指数和自生源指数均表明该湿地中DOM的来源以生物代谢输入为主,而陆源输入的影响较小;腐殖化因子则表明该湿地存在弱腐殖化的特征且生物来源占主导地位。斯皮尔曼相关性分析表明5个荧光组分具有同源性,而且与水中氮元素的迁移转化密切相关。  相似文献   
7.
在低计数率背景下X射线谱的高精度测量受X射线流的统计涨落影响,统计涨落决定了给定探测器能量分辨率的理论极限,而其他因素的影响则可以通过适当的噪声滤除和电子技术来降低。以往关于能量分辨率的研究大多利用谱反卷积对获取到的能谱进行后处理,从而降低特征峰的半高宽(FWHM)。这些后处理方法是基于将获取到的能谱建模为输入能谱和探测器响应函数这两个随机变量的函数,往往计算量极大,执行效率低。针对上述问题,提出一种多脉冲局部平均(MPLA)算法对X射线光谱数据处理平台进行优化,MPLA算法是一种在线实时处理的谱获取方法,该方法在动态窗口内对脉冲幅度值进行了平均。MPLA算法涉及两项可变参数,一是平均窗口的大小r,另一项参数则是每一次平均的脉冲幅度数量n。该算法的执行流程包含以下几个步骤,首先读取第一个脉冲幅度并定位一个平均窗口,读取成功后更新当前平均窗口的脉冲幅度和脉冲个数;第二步,读取下一个脉冲幅度,每次更新后即对平均窗口内的脉冲个数进行判断,当其小于预设的参数n时继续执行第三步,反之则执行第四步;第三步,继续读取下一个脉冲幅度;第四步,对相应平均窗口内的脉冲幅度进行平均,得出的平均数即为需要更新计数的道址,然后再对取平均值的窗口内脉冲幅度和脉冲个数进行清零。本文在理论推导部分研究了应用MPLA过程时原始概率密度函数(PDF)的转换,推导了应用MPLA后得到的概率密度函数的解析表达式,证明了MPLA概率密度转换后具有以下特征:(1)对称分布,MPLA保留了均值和对称性。(2)对于单峰对称分布,MPLA减少方差,锐化分布峰。在实验环节中,以铁矿样品为测量对象,将采用MPLA算法处理后的结果与传统的成谱方法得到的结果进行对比,结果表明在具有正态分布PDF的频谱峰值的典型情况下,即使仅对两个脉冲高度进行平均,变换后峰的FWHM也变窄。  相似文献   
8.
主要利用支持向量机的机器学习方法开展估算大气光学湍流廓线的研究。通过选取沿海地区实测探空数据,利用温度、压强、相对湿度、风速、风速切变和温度切变实测廓线数据,依据支持向量机估算得到不同日期的大气光学湍流廓线,并与实际测量值进行比较。误差分析结果表明:在2018-05-05和2018-05-10,估算的大气光学湍流廓线与实际测量廓线的均方根误差分别为0.4461和0.3939,相关性分别为70.42%和62.17%。研究证明:根据实测数据训练学习得到的支持向量机模型能够较为准确地估算沿海地区大气光学湍流廓线,虽有一定误差,但大致趋势吻合,验证了支持向量机方法估算大气光学湍流廓线的可行性,从而为利用常规气象探空数据直接估算大气光学湍流廓线,并为建立相关模式的可能性打下基础。  相似文献   
9.
针对红外与可见光图像融合的实时性要求,介绍了一种解决目前高清或超高清多源图像拉普拉斯金字塔图像融合算法的实时实现方法。基于视频数据流设计了拉普拉斯金字塔并行流水线处理结构,分析了各流水线之间的时延及优化思路。通过片上缓存的方式补偿时延时间差,实现了算法的流水等长,保证了处理数据的完整性。该方法可以在赛灵思7系列及以上的可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片上实现双通道1080×1920@60 Hz视频图像的5层拉普拉斯金字塔融合。实验结果显示,该实时并行处理方法融合效果良好,一帧图像的融合仅需10.535 ms,处理时延小于1 ms。  相似文献   
10.
周晓剑  肖丹  付裕 《运筹与管理》2022,31(8):137-142
传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时,均需从头开始学习,而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数,该损失函数对大的异常值比较敏感,而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下,Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择,在现实情况当中。基于此,本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法,该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中,而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比,在对真实数据进行预测建模时,增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。  相似文献   
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