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油液原子光谱信息量大且具有模糊性,严重影响了在故障诊断中的应用效率和精度.为选择数量少、效率高的光谱特征,提出了一种光谱特征选择的新方法.基于齿轮箱实验台架,模拟了齿轮正常磨损状态和两种典型放障,并采集了油液样本.将三种磨损状态视为三个Vague集,光谱特征值视为Vague集上的Vague值.基于Vague值之间的相似... 相似文献
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提出了一种基于Parzen窗的半监督模糊C-均值(Semi-supervised Fuzzy C-Means Based on Parzen window,PSFCM)聚类算法。根据训练样本确定出模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)的初始聚类中心;利用Parzen窗法计算出测试样本对各类状态的隶属度后,重新定义了隶属度迭代公式。通过齿轮箱磨损实验台模拟了齿轮箱的2种典型磨损故障并采集了油样。选取实验油样光谱分析数据中代表性元素Fe,Si,B的浓度值作为分析数据集的3维特征量,分别进行了FCM聚类和PSFCM聚类分析。聚类结果为:FCM聚类的正确率为48.9%,而融入了监督信息的PSFCM聚类的正确率为97.4%。实验说明,将PSFCM算法引入到油液原子光谱分析,降低了对人为经验和大量故障数据的依赖,提高了齿轮箱磨损故障诊断的准确度。 相似文献
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为了实时提取图像中任意尺寸窗口区域的不变矩,提出了一种快速计算方法。该算法通过构造一组积分图像,避免了在直接计算中出现的大量重复运算,使得图像中任一子窗口区域的不变矩都可以通过组合几个查找表运算得到。由于查找表运算的加法和乘法次数是恒定的,从而使得不同尺寸窗口区域的不变矩的计算均能在相同时间内完成。实验结果表明,该方法不会引起计算精度的损失,极大地降低了计算复杂度。对于从300×300pixels图像中提取的所有81×81pixels的窗口区域的不变矩这一任务而言,快速算法仅需31ms,比直接计算的速度提高了324倍。 相似文献
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为了提高人体异常行为识别的准确率,采用了一种将多特征结合的异常行为识别算法,主要包括对步行、快跑、慢跑、拳击、双手挥舞、鼓掌六种异常行为进行识别。首先从视频流中提取出人体轮廓,然后从所得的轮廓中提取Hu矩特征与纹理特征。最后通过模板匹配的方法,采用马氏距离度量所需识别的当前行为特征向量与标准模板行为的特征向量之间的相似性,并通过设置相应的阈值判定该行为所属类别。实验证明,该方法比提取单一特征的方法识别率高,且具有一定的实用价值。 相似文献
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基于轮廓特征理解的城市道路图像深度估计 总被引:1,自引:0,他引:1
准确估计道路场景图像中的深度信息,是智能交通和机器人导航中对障碍物估计和定位的关键。基于区域特征理解的单幅静态城市道路图像深度估计算法,可以通过边缘生长图像分割算法得到一系列封闭的图像区域;然后统计每个分割区域自身的多元特征,包括区域的颜色、面积、位置,所包含的直线、垂线和平行线;基于这些特征,进一步估计道路消失点,并实现天空、垂直面和道路区域的分割和三维空间推理,最后根据典型道路的深度变化规律实现对道路图像的深度估计。实验结果表明,该算法能够有效地估计道路消失点以及道路区域内部的渐变深度信息。 相似文献
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通过对目标特征的分析比较,选取不变矩作为识别特征.为了达到很好的识别效果,对不变矩做了优化处理.采用LVQ神经网络技术建立了识别模型,提高了识别速度.运用有限的样本对目标识别技术进行了测试,结果表明采用此技术后的识别成功率较高,平均约为98%,识别速度快,每幅二值目标图像的识别时间约为16 ms. 相似文献
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