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261.
基于Gabor滤波器的图像目标识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由 Gabor 变换生成的二维Gabor 滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法——支持向量机(SVM, Support Vector Machines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.该方法可达到较高的识别率,达到实时处理的要求,可以在人脸识别、机器人视觉定位等领域得到应用. 相似文献
262.
本文讨论了新一代航空电子系统试飞所面临的问题,提出了通过飞行情况复现,故障检测,故障诊断,试飞仿真等方法来提供试飞支持和利用其进行试飞研究的内容。通过对已有设施的分析,讨论了试飞支持设施的软/硬件结构。最后对易重构性,通用性及其设计和研制中的关键技术问题进行了探讨和研究。 相似文献
263.
使用支持向量机(SVM)研究涡轮气封减压试验系统中高压卸荷膜片式减压器的稳定性问题,主要集中于以往方法不易涉及的多结构参数变化.针对稀疏易有残缺的小样本空间,与BP(back propagation)神经网络模型进行对比,得出SVM方法在所研究数据集上的一些结论:SVM模型预测性能在多结构参数变化情形下优于BP神经网络模型,预测误差平均降低了25.5%;SVM的泛化性好于BP;在双参数、三参数情形下,SVM模型为气体减压器的设计提供了更好的决策支持,给出了优化结构参数的设计建议. 相似文献
264.
介绍了嫦娥四号巡视器的无法与地面直接通信、月面地形崎岖和遮挡等技术特点,论述了根据技术特点相应的总体方案设计,如相对嫦娥三号巡视器的设备调整、在轨问题的完善设计以及系统安全的操控设计,随后开展了中继双向捕获跟踪和信息传输可靠性验证、嫦娥三号巡视器在轨问题解决措施的系统级验证、巡视器驶离性能验证和月面移动性能验证等针对性测试项目,最后介绍了嫦娥四号巡视器在月面的工作情况,其至今在月面工作时间已超过寿命要求,系统可靠运行,性能稳定,说明总体方案合理可行,可为后续我国月球和火星巡视器的研制提供参考。 相似文献
265.
266.
通过提取信息(火用)特征,提出基于融合信息(火用)的转子振动故障支持向量机(SVM)诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息(火用)特征;最后,将提取到的信息(火用)特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明:将信息(火用)特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率. 相似文献
267.
一种基于SVR的飞机巡航段油耗预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对飞机巡航段燃油消耗量预测问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR:Support Vector Regression)的预测建模方法,并应用Grid-Search参数寻优法优化模型参数,基于真实QAR数据建立SVR预测模型,并从平方相关系数和平均绝对百分误差两个不同指标与BP神经网络模型的预测结果进行比较,比较结果表明:SVR预测模型的预测结果精度高。 相似文献
268.
为了对非平稳、低信噪比的轴承振动信号进行分析,提出1 种基于PCA-LMD 的滚动轴承振动信号混合特征选取及智能
故障诊断方法。基于Hankel 矩阵对实测轴承振动信号进行主成分分析(PCA)降噪处理。对降噪后的非平稳信号进行局部均值分解
(LMD),得到一系列具有瞬时物理意义的乘积函数(PF)。通过特征分析和对比,选取前5 阶PF 分量的能量比特征、样本熵、均方根及
波形指标作为信号混合特征向量。将特征向量输入到支持向量机(SVM)分类器进行训练与测试,从而实现故障诊断。结果表明:通过
对包含不同故障程度的滚动体、内圈、外圈故障的轴承实测数据进行分析,故障诊断正确率达到98%,验证了本方法的有效性,对航
空发动机轴承的故障诊断具有借鉴和指导作用。 相似文献
269.
270.
为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。 相似文献