以晋城煤业集团赵庄煤矿3305综采工作面工程地质条件和开采技术条件为背景,应用相似材料模拟和数值模拟方法,深入研究了回采巷道顶板切缝后不同切缝深度与回采巷道煤柱应力相关关系及应力分布特征。研究表明,与不切缝相比,回采巷道顶板切缝后,随切缝深度增加,垮落高度增加,以切缝高度处为垮落角顶点,顶板垮落角减小,垮落后矸石能够充满采空区并且支撑基本顶,减弱工作面采动应力传递,使煤柱应力降低。煤柱垂直应力峰值、垂直应力峰值位置距回采巷道煤壁距离和距工作面后方的距离与切缝深度成对数关系,煤柱垂直平均应力与切缝深度成非线性反比关系。
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粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-11-29 09:48:49 87KB 支持向量机
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提取RGB图像上的线特征,并根据线特征间的相似性,输出两幅图像上的匹配线对。
2023-11-24 15:42:26 657KB 源码 图像匹配
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在高信噪比处理域构造新的用于调制识别的高阶统计量幅值特征,与传统特征相比保留了更多的分类信息,适合干扰较大多种调制模式并存的环境。基于联合特征向量有效提高了识别性能,用窗口平滑抑制截获信号中的噪声,对识别器输入特征向量样本规范化以提高处理速度。分别基于欧氏距离分类方法和改进算法的神经网络识别器进行仿真实验,证明了采用联合特征向量和优化方法在低信噪比干扰更大的信道条件下能区分更多的调制类型(MASK、MPSK、MFSK、MQAM),且平均调制识别率提高200%,算法效率也得到明显提高。
2023-11-23 17:52:34 237KB
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MATLAB水果识别(香蕉,橘子,苹果,多特征参数,GUI框架 )
2023-11-23 09:53:21 919KB matlab 水果识别
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本科毕业设计:针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计:针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计:针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计:针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计:针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计:针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计:针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 本科毕业设计:针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法
2023-11-22 22:08:24 37.55MB
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一款可以自已定制病毒特征库的杀毒软件,可以用此软件变种为任意的病毒专杀工具。界面及病毒特征库均可自行定制编辑,支持最大100个线程扫描文件,杀毒方式可自行设定,支持对每一种病毒特征码设置一种杀毒方式。采用文件二进制比对的方式查杀电脑上的文件,可以对电脑文件中含有病毒特征码的文件执行删除文件、清除文件病毒码字节、用空格替换文件病毒码字节、用0x00替换文件病毒码字节,用指定字符替换文件病毒码字节等等杀毒方式。病毒特征码可以资源共享。 目前版本的实质为:多线程文件内容比对查找及修改替换工具。程序未加入主动防御、恶意行为拦截等功能,程序特别适合作为病毒专杀工具,可以对程序作小的改动即可实现变种。 本程序规模不大,易读懂,程序全为业余书写,几乎没有经过什么测试,可能存在许多错误。软件在www.csdn.net首页的“创新无极限,软件你来选”中申报成功(开源类),请下载了源码的用户在2010年1月1日到2010年1月21日期间投此软件一票,以示对作者开源的支持。 作者开源的另一作品“文本语音朗读组件”全套VC++源码,也欢迎用户下载并投作者一票。你可以对上面两款软件源码重新改进形成功能各异的属于你的作品。 作者已没有时间对上述程序进行深度开发和升级,只是希望
2023-11-09 23:14:39 1.26MB VC源代码 杀毒软件 病毒特征码
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该压缩包在matlab2013a中运行并实现图像的特征提取,包含四大类经典特征提取方法:SIFT特征,颜色特征,形状特征,纹理特征。每个方法文件夹内附有文档说明。最后我给出了同步PPT解说,包含原理,步骤,及运行实例和结果。
2023-11-06 15:04:12 2.57MB 特征提取
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只支持 01 ?? 01 ??  或 01??01?? 这种类型特征码 源码最主要目的是演示如何提高搜索的效率而已 当然我只是做了一小段的优化处理 这并不可能百分百提高或许还会拖慢搜索的效率 最后呢,如果想提高效率就多动动脑做前期的处理 如果你直接按着顺序来的话 1 过 2 过 3 那我没话可说了, 懂了吗
2023-11-04 16:50:59 41KB
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提出了一种融合全局和局部深度特征(GLDFB)的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合,利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征,完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明,相比现有方法,所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。
2023-11-02 16:02:16 14.8MB 深度卷积 特征融合
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