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文中基于每个DMU的区间效率值,给出了区间DEA模型求解的一种方法并研究了它的有效性,同时将这种方法应用于基地伪装方案的选取问题。 相似文献
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传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。 相似文献
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Guo Yong(Comprehensive Planning Burean, Navel Equipment Department,Beijing 100841,China) 相似文献
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非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。 相似文献
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多传感器数据融合的平均航迹算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种适用于分布式多传感器的平均融合算法,对其算法机理进行了详细描述。对融合算法、未融合算法和算术平均算法三者的跟踪航迹和方差进行了仿真比较。仿真结果表明,融合算法优于算术平均算法和未融合算法。它提高了跟踪精度,改善了航迹质量。尤其在多传感器跟踪系统工作异常的情况下具有独特的优良位能。 相似文献
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AnApplicationoftheEngineConditionMonitering现代民用航空发动机的状态监控,一般包括对发动机机械参数和性能变化监控两方面。对机械参数的监控包括:(1)对发动机转子振动的监控,振动水平反映了发动机转子的平衡情况以及轴承的状态(2)对滑油消耗量和磁性同的监控。对发动机性能变化的监控,则是通过对发动机主要参数如:转子转速、发动机排气温度、燃油流量等的监控,来反映发动机性能衰退情况、发动机有无故障和部件有无损伤。目前发动机厂家都为其生产的发动机编制了相应的计算机软件,并提供给用户,以实现对发动机的状态监控… 相似文献
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