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51.
针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。 相似文献
52.
电离层特征参量的自相关原理插值方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过选用合适的电离层平稳性参数, 建立相应的正定自相关系数模型, 利用自相关分析原理, 提出了一种针对电离层特征参量历史缺失数据插值处理的新方法. 该方法能够提高Muhtarov 和Kutiev 在1999 年提出的自相关系数法的插值精度, 通常情况下可以把误差降低1 到2 个百分点以上, 有时甚至能降低接近9 个百分点, 在很大程度上改善了对电离层历史缺失数据的插值处理效果. 此外, 本文还对插值误差随季节、太阳活动性和地理纬度等的变化规律进行了分析. 相似文献
53.
以研究氪气替代氙气作为霍尔推力器工质时,等离子体束发散程度大等束聚焦特性问题为目的,通过以霍尔推力器磁场参数、放电电压和阳极工质流量分别作为单一变量进行实验研究,考察其对推力器等离子体束聚焦影响情况。使用HET-P70霍尔推力器进行相关实验,通过改变磁场参数来研究磁场位形对氪气工质推力器性能的影响,最终发现合适磁场位形形成的磁聚焦状态,即实验一中的工况3,可以使羽流发散角达到11.5°,此时推力器放电电压在400V,阳极工质流量3mg/s。另外,通过实验二和实验三,考察阳极工质流量和放电电压对氪等离子体束聚焦的影响机理,发现两个放电参数的变化主要改变了中性气体主电离区位置,进而影响等离子体束聚焦状态。电离位置在设定工况下外移9%,会使得羽流发散半角增大约12°。所以,磁场位形和中性气体的电离位置是影响氪等离子体束聚焦的重要因素,在对氪气霍尔推力器进行设计优化时应予重点考虑。 相似文献
54.
根据电子束扫描特性,设计电子束熔覆改性试验所用波形,利用该波形进行钛合金表面熔凝和硅化物涂层重熔试验,研究了扫描波形对电子束单道熔覆能量输入均匀性的影响。结果表明,电子束熔覆过程中熔池表面温度场均匀性是扫描波形、电子束束斑品质、扫描频率和工艺参数综合影响的结果,所设计波形可用于电子束熔覆表面改性技术,改性层厚度均匀一致,扫描波形是影响电子束熔覆过程中熔池表面温度场均匀性的关键因素。 相似文献
55.
光助芬顿法处理苯酚废水研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过试验,本文确定了紫外光助芬顿法处理水中苯酚的最佳条件。采用紫外光助Fenton法处理浓度为10mg/L的苯酚废水,最佳条件为H2O2浓度为0.15mol/L;FeSO4浓度为0.015mol/L;pH=3.5左右。反应时间40min左右。并对其反应原理进行了初步探讨。 相似文献
56.
板间摩擦对航空连接件疲劳性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某型飞机外翼下壁板典型连接件结构,建立了三维有限元接触模型,对其细节弹塑性应力进行了分析,并利用局部应力应变法估算了其疲劳寿命.研究发现,连接件的疲劳性能对搭接板之间的摩擦条件是较为敏感的,随着摩擦系数的减少,板之间的摩擦力下降,孔边局部应力增大,连接件的疲劳性能下降.最后,对不同摩擦条件下的航空模拟搭接试件进行疲劳试验,试验结果与寿命估算结果较为一致,验证了分析方法的有效性. 相似文献
57.
58.
管壳式燃滑油散热器换热特性直接影响航空发动机滑油系统的散热冷却能力,对滑油系统的热平衡建立至关重要。为了更准确地进行滑油系统热分析计算,优化滑油系统设计,必须掌握更为精确的燃滑油散热器换热特性的计算方法。在对散热器壳程的复杂流动进行分析的基础上,分别采用Kern法、Bell-Delaware法和分段模拟法计算换热特性,并通过试验结果验证计算准确度,经对比表明,将壳程换热按流动特性进行分段模拟计算的方法具有更高的准确度,满足滑油系统设计需要。 相似文献
59.
讨论了惯性导航系统(INS)地面自对的鲁棒性能问题。文中指出当采用两个水平方向加速度计作为测量时,INS的地面自对准稳态性能与设计滤波民采用的噪声方差无关。但由于自对准的时间限制,实际自对准性能鲁棒性,即滤波器的稳态性能,可以通过鲁棒设计得进。利用对策论原理,文中给出了最优鲁棒INS自对准设计方案。 相似文献
60.
随着网络加密协议的广泛使用,传统的网络流量分类技术面临很大的挑战。目前的方法具有以下局限性:一是模型高度依赖深度特征,这要求有标注训练数据集的规模足够大,否则模型难以在新的数据上进行泛化;二是模型仅专注于流量的一个模态特征,不同类别流量的同一模态的特征区分度可能不够明显。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的加密流量分类模型Parallel Transformer Net(并行转换网络,PTNet)。该模型基于预训练-微调的半监督思想,充分利用网络中大量无标签流量数据进行预训练,然后在少量有标签数据的基础上进行微调。此外,该模型并行提取了载荷和包长序列两个模态的流量特征,进行多模态的特征融合,并在三种不同的流量分类任务与相应的数据集(Android、USTC-TFC和CSTNET-TLS1.3,均为公开的数据集)上都表现出很好的效果,分类准确率分别达到95%、98%和97%。 相似文献