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搜索结果: 1-15 共查到工学 k-NN相关记录24条 . 查询时间(0.078 秒)
We propose an image labeling method for LIDAR intensity image obtained by Mobile Mapping System (MMS) using K-Nearest Neighbor (KNN) of feature obtained by Convolutional Neural Network (CNN). Image la...
The present study explores the performance of a non parametric approach applied to the classification of forest types in an area of Northern Italy (Province of Trentino). The investigation has been c...
针对船舶运动的非线性模型,设计了一种船舶航迹稳定性控制算法。首先将被控系统分解成与系统阶数相同的子系统,然后利用Backstepping技术,分别为每个子系统设计虚拟控制律,迭代得出虚拟输入控制律,其中的非线性未知函数用RBF-NN逼近,随着迭代次数的增加利用一阶低通滤波器解决计算量膨胀问题。最后通过Lyapunov第二判断法分析验证控制系统的稳定性,基于MATLAB仿真试验,结果表明该方法能够实...
k-NN 分类算法已广泛应用于文本挖掘和模式识别等领域, 其近邻数k直接影响着分类精度, k 值过小时k-NN 会受到噪声的影响, k值过大时同样会降低分类精度, 为此提出一种快速选取k值的方法. 首先给出k 值的候选集, 然后在候选集上快速地选取k 值. 在100 个公开数据集上的实验结果表明, 所提出的算法能够选取一个有效的近邻数k 是一种效果好、有潜力的方法.
We present the first STAR dielectron measurement in 200 GeV p + p and Au + Au collisions. Results are compared to hadron decay cocktails to search for vector meson in-medium modification in low mass r...
We present first measurements of the evolution of the differential transverse momentum correlation function, {\it C}, with collision centrality in Au+Au interactions at $\sqrt{s_{NN}} = 200$ GeV. {\it...
针对少齿差行星齿轮传动时的多齿啮合效应,采用有限元法建立了渐开线少齿差多齿啮合模型,分析了动态轮齿的接触特性分析,得到了完整啮合周期内齿面接触应力、齿面印痕、齿面滑动位移等啮合特性参数,分析了啮入、啮出冲击对齿顶刮行的影响。采用长修形法对少齿差行星传动的齿轮进行齿廓修形,使轮齿啮合状况得到了改善,明显减小了啮合冲击对齿顶刮行的影响,研究结果对指导少齿差行星齿轮传动设计具有重要意义。
针对双传感器杂波环境中单目标的跟踪问题,提出了一种红外/毫米波角度观测关联及基于观测对最近邻的双模融合跟踪算法。算法根据对真实目标的观测与对杂波的虚假观测联合分布模型的不同,筛选出当前时刻的嫌疑观测对,剔除掉大部分杂波;然后对各嫌疑观测对进行融合,从中选择距离预测位置最近的观测作为当前时刻的观测,并用EKF对目标进行跟踪。算法关联逻辑简明、运算量小,适合工程应用,可应用在中等杂波密度环境,仿真结果...
针对脉冲超宽带(IR-UWB, impulse radio-ultra wideband)系统现有合成脉冲多径信道估计方法不能解决由ISI带来的脉冲波形失真影响的问题,提出一种基于最近邻居(NN, nearest neighbor)准则的合成脉冲多径信道估计方法。估计出的合成脉冲多径信道而后用作相关检测器的模板,通过仿真比较所提方法与传统平均方法得到的模板对信号的检测性能。结果表明,不存在ISI时...
将神经网络与专家系统相结合,能充分发挥各自的优点。本工作利用概念格获取对象属性,从大量的原始数据中提取对象故障征兆集的核心属性、不必要属性和相对必要属性。基于这些属性,构建不同重要度的神经网络,使网络学习速度大幅提高,判断准确。为了更好地提高核动力设备故障诊断的准确性,采用基于规则推理的专家系统,对各神经网络融合后的诊断结果进行验证诊断。为验证该方法的有效性,以核动力设备典型故障为例,进行了仿真实...
针对一类具有不确定系统函数和方向未知的不确定增益函数的非线性系统, 提出了一种鲁棒自适应神经网络控制算法. 本算法采用RBF神经网络(Radial based function neural network, RBF NN)逼近模型不确定性, 外界干扰和建模误差采用非线性阻尼项进行补偿, 将动态面控制(Dynamic surface control, DSC)与后推方法结合, 消除了反推法的计算膨...
针对传统的k-近邻(k-nn)方法的缺点,将聚类中的K均值和分类中的k近邻算法有机结合,提出了一种改进的k-nn快速分类算法。实验表明该算法在影响分类效果不大的情况下能达到快速分类的目的。
提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势,充分利用了同类之间相似,距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率,是一种可行的人脸识别方法。
提出采用GA-BP贝叶斯算法来建立优化设计近似模型。该算法是一种新型神经网络训练算法,它以提高网络的泛化性能为主旨,其训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量。以方形扁平封装器件为例,采用GA-BP贝叶斯算法建立了温度场分析的近似模型,基于它对封装散热结构进行了优化,并与L-M BP算法进行了对比。结果表明,基于GA-BP贝叶斯算法的温度场分析近似模型,对芯片中心温度的预测精度更为理想,并且受...
对于CBR中的案例检索问题,结合经典案例相似度计算方法,对目前在各实际系统中应用最为广泛的k-NN算法进行改进。经过特征约简,在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基础上,提出了一种小规模的基于时序的案例特征权重多阶段调整算法。该算法适用于数值型特征项相似度计算。

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