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《舰船科学技术》2017,(23)
随着社会发展,海洋空间对人类变得愈发重要,对新的水下目标自动识别系统的需求也愈发迫切。在水下目标自动识别系统的构建过程中,提取到的特征含有很多冗余特征、不相关特征和噪声特征,影响系统工作效率,降低了分类识别正确率。为此,本文提出一种新的用于水下目标识别的特征选择算法——基于图学习的无监督特征选择算法(Unsupervised Feature Selection Algorithm Based on Graph Learning,UFSGL)。该算法通过同时进行转换矩阵优化和图学习来优化算法框架,并用正则化方法优化加权图中边的光滑度,最后对转换矩阵进行稀疏化从而进行特征选择。使用UCI数据库的sonar数据集对算法性能进行验证,结果证明,UFSGL算法能够有效减少特征子集中的特征个数,并在一定程度上提高分类识别正确率。 相似文献
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文章以一座异形钢结构人行桥为例,应用通用有限元软件ANSYS对其进行数值模拟,并基于强迫振动理论和随机振动理论,对该桥BS5400单人荷载模式和三种随机行人荷载工况下的结构响应进行人致振动分析,结果表明该桥满足相关国外规范对于人行桥舒适性的要求。 相似文献
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在充分分析典型四相位交叉口行人二次过街设置前、后的行人流与右转车流冲突的前提下,以行人过街时间占有率和行人群到达分布作为分析指标,利用可插车间隙理论得出行人单向通行和双向通行条件下的右转车通行能力计算公式;根据行人流随机消散和集中消散的不同特征,应用随机分布理论推导出右转车穿越行人流的延误模型;并通过算例对比分析行人二次过街设置前、后右转车通行能力和延误的变化值。结果表明,除了在少数行人流量比较大的情况下,
行人二次过街的设置会小幅度减少右转车的延误;在其他大多数情况下,行人二次过街设置后,
右转车的通行能力将受到限制,延误增大,其中,平均通行能力降低了16.68%,平均延误时间增大
了21%,所以,当右转车交通需求较大时,需同时考虑行人和右转车的交通运行状态,优化设计是否采用行人二次过街,避免右转车超出极限忍耐时间而增大与行人冲突的概率。 相似文献