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针对训练样本集的分类特征优化选择问题,改进了样本可分度标准:Kullback-Leiber距离,并进行了有效性验证.在此基础上定义了欧氏距离分布熵(Distribution Entropy of Euclidian Distance DEED)这一空间分布信息度量参数,同时给出了它的计算方法.提出了"类间互欧氏距离分布熵"(between-class DEED)与"类内自欧氏距离分布熵"(within-class DEED)的分析方法.进一步将其用于样本可分性分析,验证了两者比值愈大,特征样本集可分度愈好这一结论. 相似文献
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我们应该认识到,网络运行维护不仅仅是企业内部的事情,更是整个行业都应当关注的问题。政府监管部门从保障网络安全、维护市场秩序、保护消费者权益的角度,对网络的运行维护也负有宏观管理的职责。 相似文献
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制备了粒径为1μm的无孔C18固定相,并将其应用在手性加压毛细管电色谱中用以分离对映体。以改良的Stber法先合成粒径为1μm的无孔二氧化硅微球,后采用二次硅烷化方法制备出1μm C18固定相。以加压毛细管电色谱为平台,通过考察影响分离的各因素,确定了最佳拆分条件:乙腈/5 mmol/L pH 4.0乙酸铵缓冲液(20/80,v/v),羧甲基-β-环糊精(CM-β-CD)浓度15 mmol/L,泵流速0.03 mL/min,分离比约300∶1,施加电压2kV。本研究采用的二次硅烷化方法提高了C18的键合量。和毛细管液相色谱相比,4种药物在加压毛细管模式下有更好的分离效果,柱效最高为19万理论塔板数/m。盐酸安非他酮、盐酸克伦特罗、酒石酸美托洛尔、盐酸艾司洛尔对映体的分离度分别为1.55、2.82、1.69、1.70。该研究为手性流动相添加剂法在加压毛细管电色谱中的应用以及微米级填料在手性色谱中的应用提供了新的思路。 相似文献
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说起家庭中的信息设备,人们首先想到的是电话、电脑和电视,这些传统设备又都有一个共同的特点,就是它们后面都拖有一个“尾巴”:电话的后面有电话线;电脑拖着双绞线;电视连着同轴电缆。因此,人们必须在沙发、写字台等固定地方使用这些设备。 相似文献
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针对光传输系统的特点与要求, 基于有限域提出了一种新颖的扩展非规则重复累积准循环低密度奇偶校验码(eIRA-QC-LDPC)构造方法, 该构造方法可根据实际需要灵活地调整码长码率, 利用此方法构造了一种码率为0.937的novel-eIRA-QC-LDPC(4599,4307)码。仿真结果表明: 在误码率(BER)为10-7且码率均为0.937的情况下, 该novel-eIRA-QC-LDPC(4599,4307)码比ITU-T G.975中RS(255,239)码和ITU-T G.975.1中LDPC(32640,30592)码的净编码增益(NCG)分别改善了约2.13和1.33dB, 比用SCG构造方法构造的SCG-eIRA-LDPC(3717,3481)码和基于阵列码构造方法构造的Array-eIRA-QC-LDPC(4560,4275)码的净编码增益分别提高了约0.24和0.41dB, 距离香农限约1.07dB。因而该构造方法所构造的eIRA-QC-LDPC码具有更好的纠错性能, 更适合高速长距离的光传输系统。 相似文献
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在非旋波近似下建立了二能级原子微激射器模型.研究了计及虚光场效应时微激射器系统中腔场密度算符随注入原子数演化的规律.表明虚光子以双光子振荡形式为该开放系统引入了虚光场量子噪声. 相似文献
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人体姿态估计和动作识别在安防、医疗和运动等领域有着重要的应用价值。为了解决不同背景及角度下各类运动动作的人体姿态估计和动作识别问题,本文提出了一种改进的YOLOv7-POSE算法,并自行拍摄制作各种拍摄角度的数据集进行训练。此算法以YOLOv7为基础,对原始网络模型添加了分类的功能,在Backbone主干网络中引入CA卷积注意力机制,提升了网络在对人体骨骼关节点和动作的分类的重要特征的识别能力。用HorNet网络结构代替原模型的CBS卷积核,提高了模型的人体关键点检测精度和动作分类的准确度。将Head层的空间金字塔池化结构替换为空洞空间金字塔池化结构,提升了检测精度并且加快了模型收敛。将目标检测框的回归函数由CIOU替换为EIOU,提高了坐标回归的精度。设计了两组对照实验,实验结果证明,改进后的YOLOv7-POSE在验证集上的mAP为95.7%,相比于原始YOLOv7算法提高了4%,各类运动动作识别准确率显著上升,在实际推理中的关键点错检、漏检等情况明显减少,关键点位置估计误差明显降低。 相似文献