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  • 【期刊】 基于自然邻的自适应谱聚类算法

    刊名:计算机技术与发展 作者:朱庆生 ; 付飘飘 ; 张程 关键词:自适应 ; 谱聚类 ; 自然邻 ; 尺度参数 ; 聚类数目 机构:重庆大学计算机学院 ; 重庆大学计算机学院 年份:2017
    摘要:在传统谱聚类算法中,构造相似矩阵时需要人为输入尺度参数;除此之外,之后的k-means过程中还需要人工输入确切的聚类数目,而以上两个参数对聚类效果影响巨大。针对以上问题,提出了一种基于自然邻的自适应谱聚类算法。该算法不需要人为输入任何参数,完全实现自适应,主要方式是通过自然邻算法获取各点之间的邻近信息,其中包括自然邻个数、自然逆邻个数、自然邻居集以及自然逆邻居集。通过实例分析,在多重尺度数据集下或者在流行数据集中,充分利用以上先验信息构造出更加符合实际情况的相似矩阵。另外,根据近邻传播思想获得聚类数目。将该算法运用于部分人工数据集上,且与谱聚类算法进行比较,聚类效果显著改进。实验结果表明,该算法具有一定的有效性和优越性。
  • 【期刊】 一种新型自适应最小均方算法

    刊名:微电子学 作者:南敬昌 ; 李锋 ; 刘月 关键词:自适应 ; 最小均方算法 ; 功率放大器 ; 预失真 机构:辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 ; 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 ; 辽宁葫芦岛 年份:2017
    摘要:针对最小均方(LMS)算法应用于功率放大器时存在收敛速度与收敛精度相矛盾的问题,提出了基于步长比较的最小均方算法.在带有P因子的变步长最小均方算法的基础上,采用简化的Sigmoid函数对步长进行改进,通过对前后两次步长的比较来确定是否更新权系数,以误差的自相关时间均值及均方误差的时间均值来调节算法步长,可以加快算法的收敛速度,降低算法的计算量.仿真结果表明,与最小均方算法相比,经过自适应预失真处理后,该算法的误差向量幅度(EVM)值提高了2.653 2%,系统邻信道功率比(ACPR)减少了4 dB.
  • 【期刊】 导引头自适应导弹自旋方法研究

    刊名:弹箭与制导学报 作者:曹尔聪 ; 周立勇 ; 朱铁勇 ; 梁晓瑜 ; 胡小波 关键词:自适应 ; 导引头 ; 控制 ; 弹体转速 机构:北方光电股份有限公司 ; 北方光电股份有限公司 年份:2017
    摘要:导弹弹体转速变化范围较大,会给导引头有效跟踪目标带来困难。为消除弹体转速变化对导引头跟踪目标的影响,文中提出一种导引头自适应弹体转速的设计方法。这种设计方法不但可以在弹体转速变化的情况下实时提供正确的目标方位信息,而且可以有效提高导引头的进动效率,实现导引头在自旋弹体下消除转速变化对其影响,达到导引头精确跟踪目标,保证导弹命中精度的目的。
  • 【期刊】 一种自适应点云特征点提取算法

    刊名:现代计算机:中旬刊 作者:韩磊 ; 陈宇 ; 王春阳 ; 于艳鑫 关键词:自适应 ; 点云 ; 特征点检测 ; 正态分布 机构:长春理工大学电子信息工程学院 ; 长春理工大学电子信息工程学院 年份:2018
    摘要:针对三维扫描仪获取的点云数据在简化过程中容易丢失模型细节特征这一问题,根据均匀分布点云的特点提出一种自适应点云特征点提取算法。该方法通过定义每个数据点的特征参数,根据特征参数正态分布的特点自适应地设置阈值来提取特征点。该特征参数由点云数据点曲率、法向量、邻域点法向与该点的法向夹角的和以及数据点与邻域点的平均距离组成。实验结果表明,该算法能够准确有效地判断特征点,简单稳定且耗时短。
  • 【期刊】 一种自适应点云特征点提取算法

    刊名:现代计算机(专业版) 作者:韩磊 ; 陈宇 ; 王春阳 ; 于艳鑫 关键词:自适应 ; 点云 ; 特征点检测 ; 正态分布 机构:长春理工大学电子信息工程学院 ; 长春理工大学电子信息工程学院 年份:2018
    摘要:针对三维扫描仪获取的点云数据在简化过程中容易丢失模型细节特征这一问题,根据均匀分布点云的特点提出一种自适应点云特征点提取算法。该方法通过定义每个数据点的特征参数,根据特征参数正态分布的特点自适应地设置阈值来提取特征点。该特征参数由点云数据点曲率、法向量、邻域点法向与该点的法向夹角的和以及数据点与邻域点的平均距离组成。实验结果表明,该算法能够准确有效地判断特征点,简单稳定且耗时短。
  • 【期刊】 跨域预测自适应单像素成像方法

    刊名:新商务周刊 作者:王倩 ; 罗万波 关键词:自适应 ; 单像素成像 ; 跨域预测 ; 均值 ; DCT 机构:乐山职业技术学院 ; 乐山职业技术学院 年份:2018
    摘要:基于数字微镜器件的单像素成像中灰度型测量矩阵,如余弦型测量矩阵,需要转化成多比特的二值测量矩阵.该方法大大增加了采样时间,降低了成像效率.本文提出了一种跨域预测的自适应单像素成像方法.根据8*8图像块的四个子图像块的空域均值估计出该图像块的四个重要DCT系数.然后根据估计的DCT系数判断该图像块的复杂度.图像块越复杂,采样更多的DCT系数;图像块越平滑,采样的DCT系数越少.最终根据采样的DCT系数进行反DCT变换重构目标物体图像.
  • 【期刊】 带有时间约束的机载自组网自适应退避算法

    刊名:西安交通大学学报 作者:赵玮 ; 郑博 ; 张衡阳 ; 刘炜伦 关键词:自适应 ; 机载自组网 ; 时间约束 ; 退避算法 ; 马尔科夫链 机构:[1]空军工程大学信息与导航学院 ; [1]空军工程大学信息与导航学院 年份:2018
    摘要:针对传统媒质接入控制(MAC)层退避算法无法满足机载自组网中高优先级业务高可靠、低时延的QoS传输需求,以及重负载时算法性能下降严重的问题,提出一种带有时间约束的多优先级自适应退避算法。首先,针对不同优先级业务的QoS需求,建立相应的时间约束机制和竞争窗口自适应调整机制,当网络处于重负载时,通过限制低优先级业务接入信道来保证高优先级业务的传输;其次采用三维马尔科夫链对多优先级自适应退避算法进行建模,求解不同网络负载时各优先级分组受时间约束条件下的退避状态转移概率,理论推导出网络吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,该算法在重负载时能够有效保障高优先级业务低时延(<2 ms)、高可靠(>99%)的QoS需求,相比增强型分布式信道接入访问和区分企业优先级的自适应退避算法,当网络负载大于9 000包/s时,吞吐量分别提升了33.4%和21.5%。
  • 【期刊】 一种振弦传感器自适应拾振方法

    刊名:广西大学学报(自然科学版) 作者:陈妮 ; 李恒鑫 ; 何华光 ; 谢开仲 关键词:自适应 ; 快速傅里叶变换 ; 振弦传感器 ; 拾振 机构:广西医科大学 ; 广西医科大学 ; 基础医学院 ; 广西大学 ; 计算机与信息工程学院 ; 广西大学 ; 土木工程学院 年份:2017
    摘要:振弦传感器输出的频率信号信噪比低、衰减快,容易受到干扰而造成测量精度下降.为提高有噪声环境下,振弦式传感器测频系统的计算精度,提出了一种基于快速傅里叶变换的自适应拾振方法.该方法使用数字傅里叶滤波自动滤除噪声干扰,然后利用Quinn算法进行高精度频率计算.在基于STM32处理器平台的振弦传感器测频系统中进行该方法的实验测试,测试结果表明:在无噪声干扰情况下,系统的频率测量相对误差小于0.01%;在严重白噪声干扰情况下(信噪比为-20 dB),系统的频率测量相对误差小于0.3%.与其他的测频方法比较,该方法具有更好的抑制噪声能力和测频精度.
  • 【期刊】 鲁棒自适应图正则化聚类算法

    刊名:通化师范学院学报 作者:董昊 ; 李玲慧 关键词:鲁棒 ; 图正则 ; 聚类 机构:辽宁师范大学数学学院 ; 辽宁师范大学数学学院 年份:2018
    摘要:基于 L2,1 范数及图正则化项思想, 提出了鲁棒自适应图正则化聚类算法.此算法不仅使数据矩阵行稀疏, 而且增强了鲁棒性, 从而提高聚类算法的性能, 得到更优质的聚类结果.合成数据集验证了文中提出的聚类算法的有效性.
  • 【期刊】 鲁棒自适应图正则化聚类算法

    刊名:通化师范学院学报 作者:董昊;李玲慧; 关键词:鲁棒;;图正则;;聚类 机构:辽宁师范大学数学学院 ; 辽宁师范大学数学学院 年份:2018
    摘要:基于L_(2,1)范数及图正则化项思想,提出了鲁棒自适应图正则化聚类算法.此算法不仅使数据矩阵行稀疏,而且增强了鲁棒性,从而提高聚类算法的性能,得到更优质的聚类结果.合成数据集验证了文中提出的聚类算法的有效性.
  • 【期刊】 一种自适应型卡片分发装置及应用

    刊名:机电工程技术 作者:吴爱明 ; 黄伟权 关键词:自适应 ; 卡片分发 ; 控制机制 ; AFC 机构:广电运通研究院 ; 广电运通研究院 年份:2018
    摘要:研制一种包含两个储卡箱的AFC行业卡片分发自动化装置。设计储卡箱内整叠卡片自动抬升机构,能够自动适应卡片状态的分卡装置,以及能够实时监测卡片位置的输送通道。各运动部件在主控单元的控制下高效协调动作,实现将储卡箱内的堆叠的卡片逐一送到出口。该设备已经成功应用在国内多条轨道交通线的自动售票机上。
  • 【期刊】 面向自然图像的自适应主色提取方法研究

    刊名:微电子学与计算机 作者:杨慧炯 关键词:自适应 ; 自然图像 ; 主色提取 ; K均值聚类 ; Silhouette轮廓系数 机构:太原工业学院计算机工程系 ; 太原工业学院计算机工程系 年份:2018
    摘要:提出了一种面向自然图像的自适应主色提取算法.对于一幅用户给定的自然图像,算法首先为了避免RGB空间处理时易造成颜色失真的缺陷,将图像的颜色空间转换到Lab空间;然后对图像进行尺寸压缩、图像增强和去噪等预处理以消除图像中的干扰信息且较好地保留细节信息;最后通过将Silhouette轮廓系数与传统K均值聚类算法有机地结合在一起,自适应地提取出自然图像中的最优主色集.对大量拍摄于各种自然环境下的图像进行测试,实验结果表明算法可有效地将自然图像中的主色自动提取出来,且较准确地代表了原图像中的颜色特征.
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