针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题这3个难点,围绕 人脸特征提取和人脸识别2个方面展开研究。在特征提取中,采用基于主成分分析和 Fisher线 性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时也将人脸图像从高维空间映射到低维空间,从 而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强非线性映射功能的 RBF神经网络进行模式 分类,解决人脸识别中的非线性问题。利用 Matlab分析了 RBF网络的聚类性能和分类性能。 在 ORL人脸数据库上的仿真实验中,人脸识别率达到97.5%,取得比较满意的结
2022-01-23 14:52:35
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特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段。论文首先定义了两种特征贡献度：一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好。然后把这两种特征贡献度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性。仿真实验表明:所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能。
2022-01-14 10:44:24
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文章借助ANSYS有限元软件建立了某砌体烟囱的有限元模型，为充分考虑砌体结构承载的实际情况，运用等效体积单元法进行烟囱砌体结构的静、动力特性分析，并与理论计算结果进行了对比，所得结果为现有的砌体烟囱的改造加固提供了理论依据。
2022-01-10 22:12:54
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