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舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献
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针对当前舰船电机轴承异常检测正确率低、检测自动化程度低、检测过程十分耗时等难题,为了提高舰船电机轴承异常检测效果,设计了基于神经网络的舰船电机轴承异常检测方法。首先提取舰船电机轴承状态信号,采用小波包分析去除舰船电机轴承状态信号中的噪声,然后采用Hilbert变换提取电机轴承异常状态的特征,将特征作为神经网络的输入,电机轴承异常作为神经网络的输出,建立舰船电机轴承异常检测模型,最后进行舰船电机轴承异常检测的仿真实验,本文方法的舰船电机轴承异常检测正确率超过95%,能够很好检测到舰船电机轴承异常现象,而舰船电机轴承异常检测时间要少于当前其他舰船电机轴承异常检测方法,能够满足舰船电机轴承异常检测的实际要求。 相似文献
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研究了块复合矩阵的特征值一些性质,并构造一类特殊块复合E(U,V;Λ)≡Im(○)In-VΛVH,系统地研究了该块复合矩阵特征值及其本身相关的一些基本性质和特点. 相似文献
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刘伟 《上海海运学院学报》1990,11(3):42-49
针对当前指标体系的综合评价方法中存在的不足之处,笔者提出在综合评价中引入主成分分析。如果这种方法配以实例应用。能使指标体系的综合评价既有理论依据,又适用于实际应用。 相似文献
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The eigenvector of a module with six adjacent module's state was constructed according to self-reconfigurable robot M-Cubes and the configuration of system was expressed with the eigenvectors of all modules.According to the configuration and motion characteristics of the modules,a 3-dimension motion rule set was provided.The rule sets of each module was run according to eigenvector of the module after the motion direction of system decided and motion rules were selected.At last,the rapid and effective motion and metamorphosis were realized in system.The rule sets are operated on three systems and the distributed motion of system is fully realized.The result of simulation shows that the 3-dimension motion rule sets has perfect applicability and extensibility.The motion steps and communication load of the modules increase with the module number in linear. 相似文献
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为获取森林密度信息,利用Mean Shift算法对森林点云进行单木分割提取森林密度信息.首先,以点云三维坐标和法向量作为特征向量,利用统计分析方法选择合适带宽及阈值,采用Mean Shift算法对点云进行初始分割;其次,对分割后的点云进行分析,加入灌木、杂草等过滤条件,得到树冠点云;然后,对树冠点云再次进行Mean Shift分割,并对每类树冠点云进行统计,以稳态点为粗略位置标记计算森林密度;最后,与地面实测数据进行验证.地面数据验证结果表明,平均计算精度达到90.0%以上,可满足林业应用需求;通过与分水岭法进行对比发现, Mean Shift方法获得的精度为92.5%,比分水岭方法70.0%高出22.5%,且避免了分水岭方法导致的过分割现象. 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
舰船电力系统故障诊断是当前的热点问题,经典舰船电力系统故障诊断模型存在各自的缺陷,影响舰船电力系统故障诊断结果,为了改善舰船电力系统故障诊断结果,提出了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断模型。首先分析当前舰船电力系统故障诊断研究进展,阐述了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断原理,然后从舰船电力系统工作状态中提取特征向量,引入RBF神经网络进行学习,产生舰船电力系统故障诊断模型,并对RBF神经网络参数优化问题进行改进,最后与当前几种经典模型进行了故障诊断对比测试,RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断正确率超过92%,而经典模型的舰船电力系统故障诊断正确率低于90%,误诊现象出现的概率很高,验证了RBF神经网络用于舰船电力系统故障诊断的优越性。 相似文献
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