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電子技術(shù)(shù)基礎(chǔ)(chǔ)

  • 子空間模式識別方法

    提出了一種改進(jìn)的LSM-ALSM子空間模式識別方法,將LSM的旋轉(zhuǎn)策略引入ALSM,使子空間之間互不關(guān)聯(lián)的情況得到改善,提高了ALSM對相似樣本的區(qū)分能力。討論中以性能函數(shù)代替經(jīng)驗函數(shù)來確定拒識規(guī)則的參數(shù),實現(xiàn)了識別率、誤識率與拒識率之間的最佳平衡;通過對有限字符集的實驗結(jié)果表明,LSM-ALSM算法有效地改善了分類器的識別率和可靠性。關(guān) 鍵 詞 學(xué)習(xí)子空間; 性能函數(shù); 散布矩陣; 最小描述長度在子空間模式識別方法中,一個線性子空間代表一個模式類別,該子空間由反映類別本質(zhì)的一組特征矢量張成,分類器根據(jù)輸入樣本在各子空間上的投影長度將其歸為相應(yīng)的類別。典型的子空間算法有以下三種[1, 2]:CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相關(guān)矩陣的部分特征向量來構(gòu)造子空間,實現(xiàn)了特征信息的壓縮,但對樣本的利用為一次性,不能根據(jù)分類結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和學(xué)習(xí),對樣本信息的利用不充分;學(xué)習(xí)子空間方法(Leaning Subspace Method, LSM)通過旋轉(zhuǎn)子空間來拉大樣本所屬類別與最近鄰類別的距離,以此提高分類能力,但對樣本的訓(xùn)練順序敏感,同一樣本訓(xùn)練的順序不同對子空間構(gòu)造的影響就不同;平均學(xué)習(xí)子空間算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代訓(xùn)練過程中,用錯誤分類的樣本去調(diào)整散布矩陣,訓(xùn)練結(jié)果與樣本輸入順序無關(guān),所有樣本平均參與訓(xùn)練,其不足之處是各模式的子空間之間相互獨立。針對以上問題,本文提出一種改進(jìn)的子空間模式識別方法。子空間模式識別的基本原理1.1 子空間的分類規(guī)則子空間模式識別方法的每一類別由一個子空間表示,子空間分類器的基本分類規(guī)則是按矢量在各子空間上的投影長度大小,將樣本歸類到最大長度所對應(yīng)的類別,在類x()iω的子空間上投影長度的平方為()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx􀀢 (1)式中 函數(shù)稱為分類函數(shù);為子空間基矢量。兩類的分類情況如圖1所示。

    標(biāo)簽: 子空間 模式 識別方法

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:熊少鋒

  • Lattice 公 司 把 當(dāng) 今 兩 種 最 新 的 系 統(tǒng) 設(shè) 計 技 術(shù)

    Lattice 公 司 把 當(dāng) 今 兩 種 最 新 的 系 統(tǒng) 設(shè) 計 技 術(shù),VHDL 和 在 系 統(tǒng) 可 編 程 ( ISP ) 邏 輯 器 件 聯(lián) 系 在 一 起, 構(gòu) 成 了isp-VHDl Viewlogic 系 統(tǒng)。isp-VHDL 是 進(jìn) 行 電 子 系 統(tǒng) 設(shè) 計 的 強(qiáng) 有 力 的 工 具, 使 用 它 可 以 加 快 設(shè) 計 產(chǎn) 品 投 放 市 場 的 時 間。 isp-VHDL Viewlogic 軟 件 能 用 于 各 種 邏 輯 設(shè) 計, 這 套 軟 件 具 有 功 能 強(qiáng) 大 的 VHDL 綜 合、原 理 圖 輸 入、功 能 與 時 序 仿 真、ispDS+ 適 配 器 和 ispDOWNLOAD 能 力。

    標(biāo)簽: Lattice

    上傳時間: 2014-01-06

    上傳用戶:luopoguixiong

  • 請設(shè)計一個employee基類

    請設(shè)計一個employee基類,成員是雇員姓名等情況,再設(shè)計一個workerhours子類,成員是雇員的工作時間及工資/小時,用這兩個類實現(xiàn)工人工資管理。

    標(biāo)簽: employee

    上傳時間: 2015-07-22

    上傳用戶:星仔

  • 摘! 要! 數(shù)字版權(quán)保護(hù)技術(shù)已成為數(shù)字網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下 數(shù) 字 內(nèi) 容 交 易 和 傳 播 的 重 要 技 術(shù)#用 于 保 護(hù) 數(shù) 字 內(nèi) 容 的 版 權(quán)控制數(shù)字內(nèi)容的使用和傳播9文章在闡述數(shù)字版權(quán)保 護(hù)

    摘! 要! 數(shù)字版權(quán)保護(hù)技術(shù)已成為數(shù)字網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下 數(shù) 字 內(nèi) 容 交 易 和 傳 播 的 重 要 技 術(shù)#用 于 保 護(hù) 數(shù) 字 內(nèi) 容 的 版 權(quán)控制數(shù)字內(nèi)容的使用和傳播9文章在闡述數(shù)字版權(quán)保 護(hù) 技 術(shù) 基 本 概 念 和 系 統(tǒng) 體 系 結(jié) 構(gòu) 的 基 礎(chǔ) 上 #主 要 圍 繞 權(quán) 利 描述&使用控制&合理使用&權(quán)利轉(zhuǎn)移和可信執(zhí)行等關(guān)鍵問題#分析其研究現(xiàn)狀#論述 已 有 技 術(shù) 在 處 理 這 些 問 題 上 的 優(yōu)勢和不足#并探討了未來的研究方向

    標(biāo)簽: 數(shù)字版權(quán) 保護(hù)技術(shù) 控制 數(shù)字

    上傳時間: 2013-12-29

    上傳用戶:yxgi5

  • 基于歸一化互相關(guān)系數(shù)的算法在模板匹配和特征跟蹤中運用十分廣泛,但缺點是其計算量很大. 為此提出了一種在 空間域利用盒形基簡化互相關(guān)的快速算法,在不修改歸一化互相關(guān)匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組

    基于歸一化互相關(guān)系數(shù)的算法在模板匹配和特征跟蹤中運用十分廣泛,但缺點是其計算量很大. 為此提出了一種在 空間域利用盒形基簡化互相關(guān)的快速算法,在不修改歸一化互相關(guān)匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組正交盒形基張成 的子空間上的投影取代原圖像來進(jìn)行互相關(guān)計算,以降低圖像精度來縮減計算復(fù)雜度. 實驗說明,當(dāng)搜索窗口大小較小時,此 快速算法計算量明顯小于傳統(tǒng)的頻域快速歸一化互相關(guān)算法. 關(guān)鍵詞:模板匹配歸一化互相關(guān)系數(shù)子空間分解盒形基

    標(biāo)簽: 系數(shù) 算法 模板匹配 十分

    上傳時間: 2016-06-02

    上傳用戶:gxrui1991

  • 朱邦芬只保留電子-聲子互作用算符 對角項

    朱邦芬只保留電子-聲子互作用算符 對角項,把非對角項作為微擾處理; 原則上,不同的電子態(tài)對應(yīng)于不同的晶格平衡位置;通常計算固體的振動性質(zhì)時,假定電子處于基態(tài)。

    標(biāo)簽: 電子 對角

    上傳時間: 2013-12-23

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  • 西門子技術(shù)支持網(wǎng)站簡介 當(dāng)您在使用西門子產(chǎn)品時可能遇到這樣或是那樣的問題,沒關(guān)系,您可以登陸西門 子技術(shù)支持與服務(wù)網(wǎng)站來查找您需要的信息. 網(wǎng)站鏈接為: http://www.ad.siem

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    上傳時間: 2016-08-29

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    上傳時間: 2016-08-29

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    上傳時間: 2014-01-11

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    上傳時間: 2013-12-24

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