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281.
基于距离相关图的音频相似性度量方法 总被引:2,自引:0,他引:2
相似性度量是基于内容的音频分析中的关键环节之一,目前往往沿用传统的统计分析思想实现,缺乏有效的呈现手段和对语义层信息的准确表达.提出了一种基于图像分割技术的相似性度量方法,通过特征提取构造特征空间,进而绘制特征向量间的距离相关图,通过对该图的可视化分析判断最大相似方向,并分别计算出局部相似性和全局相似性.给出了实验验证过程,该方法适用于数字广播等音频流中的片段查找等应用. 相似文献
282.
283.
针对传统的规则学习算法很难解决顶层决策,以及现阶段航空集群作为一种新兴的作战样式,没有太多现成的数据和案例可供参考,暂不具备"从战争中学习战争"条件等难题,从战争设计的角度出发,探讨性地提出了一种基于情景分析的规则库构建方法。首先,从系统演化的外部触发条件和内部驱动机制出发,提出了基于事件触发-规则驱动的自主决策机制;然后,将航空集群决策规则拆分为事件、条件、动作3部分,并采用事件-条件-动作(ECA)描述机制进行规范化表达;最后,借鉴情景分析理论的思想,通过详细分析作战过程的逻辑关系、状态变迁,实现对象、事件、行为的关联,并以无人机自主察打任务规则提取为例进行了验证分析。 相似文献
284.
针对CART(classification and regression tree)分类决策树构建过程中由于小样本集特征维数高及噪声等造成的过拟合问题,在CART决策树算法训练过程中引入基于互信息的粗糙集(rough sets,RS)属性约简,考虑信息熵与基尼(GINI)系数刻画样本集“纯净度”的相似关系,对历史故障数据进行属性约简,降低属性维度以优化训练集,在此基础上构建分类决策树,可视化输出规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。 相似文献
285.
基于极大熵聚类的工程项目风险预警模型 总被引:2,自引:0,他引:2
该方法针对当前大部分工程风险预警模型只能报警,不能预测的现状,提出了基于熵最优化的工程项目风险预警方法.利用判别熵最小化选取项目风险预警指标值,通过特征选取找出那些最有效的特征,研究出一种新的聚类算法——极大熵聚类算法,极大熵聚类算法是以概率为比例将任一指标向量分配给所有码向量,而不是仅仅只分配给与之最近的码向量,该算法是C-均值算法的一种推广.最后用实例验证该模型,用此算法对预测结果进行分类,判断项目的风险状态.结果表明这种方法估计工程项目风险快捷有效,与实际情况基本一致,可以应用于工程分析. 相似文献
286.
经典的航空图像道路中心线提取算法针对非实时应用,计算耗时长,难以满足视觉辅助导航、实时地物识别等应用的要求。在研究了图像中道路法向和等效道路宽度的基础上,建立了近似道路法向和等效道路宽度模型来代替经典道路模型,提出了基于道路中心线的快速提取方法。对比实验的结果说明:快速提取方法和经典方法取得了相近的道路提取效果,计算耗时大大下降,可以满足实时性要求。 相似文献
287.
基于自由变形技术的混合排气喷管气动优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
以内外涵混合排气喷管为研究对象,建立了控制体与喷管网格模型的映射关系,通过控制点运动实现了喷管内、外涵双层壁面与网格同步、大曲率变形,并应用优化拉丁超立方设计(OLDH)方法创建了实验样本点。在此基础上,利用Isight软件驱动网格自由变形(FFD)模块和CFD仿真模块完成了所有样本点计算。结果表明:通过优选设计仿真结果,喷管推力系数提高0.6%,总压损失降低0.6%。对优选造型采用多段线+圆弧的方式进行了几何特征提取,获得的参数化造型与优选造型性能接近,具有一定的工程实用价值。 相似文献
288.
本文采用了一种快速算法Aprioti,将传统数据挖掘技术中的关联规则发现技术引入web数据挖掘,并针对在Web应用的特点进行了改进,有效地提高了求高频站点集的效率。 相似文献
289.
本文介绍作者在DOS上开发的多任务远程通讯系统,它可以实现微机之间的远程数据传送、命令控制、定时收发等功能。该程序常驻内存,在后台进行数据通讯。在数据传送期间用户仍可执行DOS命令或继续执行程序,在DOS上实现了多任务的并发。该系统具有与程序员和用户的两套接口,用户通过命令调用其功能,而程序员可在汇编,C,FOXBASE等语言源程序中实现后台数据通讯。 相似文献
290.
祥云图案的创作目前主要依赖手工绘制,现有的大部分研究工作主要针对真实感云和烟的模拟和绘制,本文提出一个基于样例和交互式草图的祥云图案生成模型。首先对手绘的祥云图案样例进行特征线的提取并归一化后形成特征库;用户输入简单的二维草图来分别表示云头、云体和云尾的骨架曲线;算法对云体和云头的草图轨迹进行非均匀自动划分得到生成线段集,利用这些线段到特征库中寻找相应的特征曲线并安装来得到云体和云头部分;通过对云尾骨架曲线进行平移和缩放来过程化生成云尾部分。实验结果表明,通过该生成模型,用户通过很少的交互和参数控制就可以生成大量具有手绘风格特征的祥云图案。 相似文献