由于激光点云数据的无序性、离散性、稀疏性，基于深度学习的三维点云数据的特征提取具有一定难度。针对目前局部信息提取不充分，区域信息的合并有限的问题，提出了一种基于层级边缘卷积的点云分类网络，用于三维视觉中点云模型识别任务。本文采用层级结构的思想，通过层级几何信息模块对特征进行有效提取和归纳。对于每个层级几何信息提取模块，首先对点云模型进行下采样并构建局部区域，对每个局部区域中点与点之间的距离和特征进行建模，获得局部区域的几何信息，最后聚合多个采样点的局部结构特征。实验结果表明，本算法在ModelNet40数据集上的识别准确率为91.5%。与已有的三维点云模型识别分类算法相比，本文算法能够更充分地提取局部信息，进一步提高三维点云模型分类的准确率

转子系统振动特征信息的研究有利于深入地进行转子系统的结构设计分析和运行状态监测。以水平放置的Jeffcott转子为研究对象，建立了不平衡转子系统的弯扭耦合振动的非线性运动动力学方程，采用Fourier变换进行不平衡转子系统的弯扭耦合振动分析，能够有效地获取不平衡转子系统弯扭耦合振动特征信息。针对DH-63空气透平压缩机高速转子的异常振动，理论计算与测试分析提取的特征参数表明高速转子存在不平衡弯扭耦合振动，指导维修成功地解决了异常振动问题。

【工控老马出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：高级指纹分析VB程序源码 资源类型：程序源代码 源码说明： 一个很不错的指纹分析算法源代码，可以从采集的指纹图片中进行二次黑白化，平滑图像处理。可以对指纹图像特征信息提取，比对，以轮廓显示以及色彩覆膜特显等技术算法。主要的分析速度很快，值得学习的算法。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

matlab2014a代码##ECMP-RF 融合多特征信息、弹性网络和随机森林算法预测细胞外基质蛋白。 实验环境为：Windows Server 2012R2 Intel (R) Xeon (TM) CPU E5-2650 @ 2.30GHz 2.30GHz with 32.0GB of RAM，MATLAB2014a 和 Python3.6 编程实现。 ###ECMP-RF 使用以下依赖项： MATLAB2014a Python 3.6 麻木的 scipy scikit 学习 ＃＃＃指导原则： **数据包含训练数据集和测试数据集。 **特征提取：AD是自相关描述符的实现。 EBGW 是基于分组权重的编码实现。 PsePSSM 是伪位置特定评分矩阵的实现。 PseAAC 是伪氨基酸组成的实现。 LD 是本地描述符的实现。 **SMOTE：SMOTE_R_train_test.R 是 SMOTE 的实现 ** 特征选择：LOOCV_EN.py 代表弹性。 LOOCV_KPCA.py 代表 KPCA。 LOOCV_LASSO.py 代表 LASSO。 LOOCV_PCA.py 代表 PC

本文提出一种基于RBF神经网络的医学图像分类算法，利用像素的特征信息作为训练样本对RBF神经网络进行训练，使用训练后的RBF神经网络图像的分类识别，对不同的分类结果赋予不同rgb值进行显示。实验结果表明，RBF神经网络的结构简单、学习权值数量少且收敛速度快，不仅能有效的区分医学图像中的不同结构，显示图像细节，同时其误差曲线收敛稳定、速度快。

业分类-物理装置-一种图像特征信息帧内快速划分方法、系统及存储介质.zip

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介绍一款便携式智能化手语实时翻译系统。利用Flex2.2弯曲传感器、MPU-6050六轴传感器采集手势特征信息，传送至STM32微处理器，经算法处理，判断当前的手语信息，并通过语音合成模块和OLED显示屏对手语信息进行实时的语音翻译和文本显示。手语信息经蓝牙传输至用户智能手机，APP可将其编辑为短信息。采用人性化、个性化的手套外观设计，具有处理速度快、识别率高、适应能力强、操作简单等特点，应用前景广阔。

水文分析是DEM数据应用的一个重要方面。利用DEM生成的集水流域和水流网络，成为大多数地表水文分析模型的主要输入数据。表面水文分析模型应用于研究与地表水流有关的各种自然现象如洪水水位及泛滥情况，或者划定受污染源影响的地区，以及预测当某一地区的地貌改变时对整个地区将造成的影响等，应用在城市和区域规划、农业及森林、交通道路等许多领域，对地球表面形状的理解也具有十分重要的意义。这些领域需要知道水流怎样流经某一地区，以及这个地区地貌的改变会以什么样的方式影响水流的流动。