一种改进的支持向量机特征选择方法

针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间

一种基于支持向量机的车型自动分类器设计方案

一种用于高光谱图像分类的新型分层半监督支持向量机

针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象, 提出一种基于最小二乘支持向量机建模的预测控制算法. 首 先, 用具有RBF 核函数的L S2SVM 离线建立被控对象的非线性模型; 然后, 在系统运行过程中,

基于全局特征的行人重识别算法主要使用交叉熵损失函数和三元组损失函数来监督网络的学习。然而,原始三元组损失函数在增大类间距离的同时并未很好地优化类内距离,为了解决这个问题,提出一种基于全局特征的行人重识

特征金字塔网络(FPN)在融合不同尺度特征图时采用上采样和相加的方法,然而经过上采样的特征图的空间层级化信息丢失严重,简单地进行相加必然引入一定的误差。同时,FPN结构的深层特征信息前向传递性较差,其

鉴于摄像机采集的图像一般都存在一定程度的旋转和平移，一般的匹配算法都存在较高的误匹配率，引入极线约束，提出一种改进的SIFT特征匹配 算法，并在MATLAB中实现算法，实验结果证明该算法有效

为了提高语音信号的识别率,提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理,然后进行小波分解,在此基础上提取LPCC参数,从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用

OFDM定时同步的准确性是影响OFDM技术使用的关键问题之一,只有定时准确,才能正确解调。在讨论了几种基于训练序列的符号同步方法的基础上,分析其存在的问题,并针对这些缺点,提出了改进的方法。新方法采用

传统基于压缩感知的图像融合算法在通过压缩感知观测图像高频分量时会丢失分量的空间信息,仅能采用简单规则进行融合,导致融合图像纹理细节等信息效果较差。针对此,文中提出了一种结合图像高频特征的自适应融合规则