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721.
基于NN与SVM的图像质量评价模型 总被引:1,自引:1,他引:1
为了有效地评价图像质量,利用峰值信噪比(PSNR,Pear Signal to Noise Ratio)和结构相似度(SSIM,Structure Similarity)作为图像质量的描述参数,给出"野点"的定义,提出"野点预测"并基于神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立新的质量评价模型:神经网络用来获取质量评价映射函数,支持向量机实现样本分类.采用UTexas图像库数据进行仿真试验,质量评价模型预测图像质量的单调性比PSNR提高7.42% ,质量评价模型预测结果的均方误差平方根比PSNR提高36.06%,模型性能测试中"野点"的数目相对减少,模型性能得以提高.试验结果表明该模型的输出能有效地反映图像的主观质量. 相似文献
722.
在实际应用领域,三维模型除包含由三角形网格构成的几何、拓扑信息外,还包含颜色、纹理、法矢量等属性信息,因此数据量较大,且不可避免地存在边界和孔洞.基于三角形折叠的方法,对误差矩阵的计算和误差控制方法进行了改进,并提出了几何及属性边界三角形的概念,给出了一种保留原始模型边界及属性信息的简化算法.该算法针对不同的边界情况将原始三角形网格划分为边界三角形、角点三角形、内部三角形及特征三角形,并采取相应的约束策略,在减小模型数据量的同时,较好地保留了边界和属性信息,并且生成递进网格文件,为包含属性的非封闭网格模型提供了连续多分辨率的模型重现.实验结果证明该方法快速有效,已成功应用于基于Web的三维递进传输和发布. 相似文献
723.
为实现无人作战飞机(UCAV,Unmanned Combat Aerial Vehicle)认知导航的空间方位自主推算,提出了一种基于多尺度网格细胞的路径整合方法.该方法模拟背侧内嗅皮层(dMEC,dorsal Medial Entorhinal Cortex)的相同区域网格细胞放电特征相同、不同区域放电特征递增变化的特点,构建尺度递增的仿生多尺度网格图组,在各层中引入突触样式(synaptic pattern)计算各细胞权值,通过细胞的活跃度变化表征各网格层中位置的变化,并在各层分别实现路径整合,进而利用低尺度整合结果调整高尺度整合,提高空间位置的推算精度.实验结果表明,所提方法在一定的速度误差与方向误差范围内能够精确推算方位,具有较高的空间位置推算精度,并且方向误差值随运动方向变化呈锯齿状分布. 相似文献
724.
Volterra级数行为模型因其高复杂度而只适用于弱非线性系统,对于具有强非线性和长记忆效应的功率放大器,Volterra级数模型将包含大量的待辨识参数.对射频功率放大器的行为建模进行了研究,提出了功率放大器Volterra级数行为模型的简化方法,通过引入邻对角核控制因子和动态偏离阶数控制因子,合理移除了对信号输出影响较少甚至无关的辨识参数,从而在保证模型准确度的前提下有效地降低了模型的复杂度和参数提取时间.采用了一个10 W的射频功率放大器实例用于模型提取和验证,模型与仿真实验的数据结果对比表明,简化的Volterra行为模型能够很好地描述功放的非线性特性及记忆效应,验证了简化行为模型的有效性和灵活性. 相似文献
725.
726.
描述柔性结构振动的非约束模态展开方法仅考虑结构参数而不考虑外部作用力,当外部驱动力频率与非约束模态的某几阶频率相等或者相近时,这样的处理将影响动力学响应的近似精度。针对此问题,且考虑到任意驱动力都可以用傅里叶分析的方法将其等效为无穷多个正弦力的叠加,提出了一种正弦力作用下基于非约束模态降维的绝对误差准则。采用有限元法描述柔性机械臂的弹性变形,应用拉格朗日法建立其动力学方程,并用非约束模态降维模型与其作对比,仿真验证了所提出的非约束模态选取准则的正确性。 相似文献
727.
比例方向阀控船舶操舵系统压力冲击抑制 总被引:4,自引:0,他引:4
船舶比例方向阀控液压操舵系统中,比例阀换向时将产生压力冲击,对液压系统及船舶本身均带来不利影响.针对某船的液压操舵系统,在AMESim中建立了比例方向阀及操舵系统模型,进行了压力冲击仿真,并与实验压力曲线进行了对比,确定了模型的正确性.在此基础上进行了降低比例方向阀换向冲击研究,采用放大器输出电流优化方法,确定了输出电流为抛物线形时阀换向压力冲击较低.实验研究结果表明:采用AMESim建立的比例方向阀控操舵系统压力冲击仿真模型与实际系统基本符合,优化电流法降低压力冲击效果明显. 相似文献
728.
极小碰集计算是基于模型诊断的关键步骤之一.针对参数化求解方法的局限性,以及大型系统诊断中由于状态空间规模增加导致诊断能力下降甚至无法诊断等问题,研究了一种非参数化极小碰集求解算法M-MHS(Matrix-based Minimal Hitting Set)算法.该算法利用参数矩阵描述元素与集合的关系,通过矩阵分解将原始问题逐步分解为多个子问题,并采用有效的剪枝规则避免对无解子问题的计算.仿真结果表明:该算法能够计算全体极小碰集,且在进行较大规模碰集计算时性能优于HSSE(Hitting Set-Set Enumeration)算法和去参数化后的BNB-HSSE(Branch and Bound-HSSE)算法,并对不同规律数据能够维持性能稳定,从而为大型系统基于模型诊断提供了可行方法. 相似文献
729.
730.
运用ANP(网络层次分析)方法对通信链路威胁进行评估排序,建立了ANP控制层和网络层的模型,并使用Super Decision计算极限超矩阵,得到最终目标排序。由于考虑到了评估指标的相互影响关系,ANP法比传统AHP方法更为接近实际情况。 相似文献