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为降低光纤周界安防信号中噪声对分类结果的影响,提升信号分类的准确率和运行效率,提出一种融合了相关变分模态分解(Correlation Variational Mode Decomposition, CVMD)、蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类方法。利用CVMD去除原始信号中的噪声分量,并提取去噪后信号的能量、能量熵和峭度作为特征向量。采用DBO算法优化SVM,得到最佳惩罚因子和核函数参数,并构建DBO-SVM分类模型。搭建了基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的周界安防系统,采集了攀爬、敲击、踩踏和无入侵四类信号。实验结果表明,CVMD-DBO-SVM的分类准确率相比CVMD-PSO-SVM和CVMD-GA-SVM更高,达到了98.75%,同时运行时间更短,综合性能最优。 相似文献
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针对CAN总线的优先权逐位仲裁规则,当总线负载和利用率过高时,不能完全满足各个节点的实时性需要。提出了动态优先组量升算法,建立了基于动态优先级算法的数学模型,并进行优化。最后,通过仿真,证明了该方法能够有效地提高系统实时性,避免了优先级死锁现象。 相似文献
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采用自适应多层快速多极子算法分析电大尺寸组合体的雷达散射截面。推导了组合体表面的积分方程,通过将基函数和权函数分别用不同空间位置上的点源函数展开,自适应多层快速多极子算法实现了阻抗积分的快速计算,通过采用射线传播法,远场近似和对称性计算法则使转移因子的计算效率大大提高,所有转移过程可由快速傅里叶变换计算完成。这种算法计算组合体散射时所需的计算时间和内存显著降低,且数值计算结果和实际测试结果吻合良好。 相似文献
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随着互联网的高速发展,计算机网络在现代社会中扮演了日益重要的角色,它们也因此成为许多恶意攻击者攻击的对象。因此,无论是商业还是政府机构,对入侵行为的察觉和防护成为一个日益迫切的需求。目前应用于异常检测的方法有统计方法、神经网络、专家系统、数据挖掘等。基于数据挖掘等。本文采用了一种基于关联规则的数据挖掘算法来分析入侵检测系统数据库来检测出攻击事件。对于异常检测,主要研究了分类算法;对于误用检测,主要研究了模式比较和聚类算法,在模式比较中又以关联规则和序列规则为重点研究对象。最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并指明了今后的研究方向。 相似文献
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基于矢量量化的数字视频压缩技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
数字视频作为一种重要的信息载体,其应用十分广泛。但是到目前为止,这种大数据量信号的存储和传输仍然受到硬件技术和网络技术发展现状的制约,解决这一问题最现实的方法是设计数字视频压缩算法。矢量量化作为一种十分有效的有损压缩编码技术,具有解码简单、压缩比大等特点,特别适用于电视广播等领域中一次编码多次解码的情况。对各种基于矢量量化器的视频压缩算法进行综述,分析其优缺点,并提出其未来发展研究方向。 相似文献
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80.
采用改进的主动轮廓模型算法,实现从蝴蝶兰花簇图像中提取单个花朵图像,为自动识别蝴蝶兰的生长状态奠定基础。首先利用改进的骨架算法和轮廓重生算法,生成蝴蝶兰花簇的初始轮廓;然后利用含有形状能量的主动轮廓模型进行轮廓的演化,使其更接近真实的蝴蝶兰花簇边缘,最后根据蝴蝶兰花蕊位置获得相应的蝴蝶兰花朵。实例验证和比对实验结果表明,该模型能够较好的分割和提取蝴蝶兰花簇中单个花朵,并具有较强的抗噪能力。利用该方法,可以较好的提取蝴蝶兰花簇中的单个花朵,与人工提取效果进行比对,正确率达到了91.5%。 相似文献