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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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基于DSP的船舶电力推进系统滤波装置控制器设计 总被引:1,自引:1,他引:0
小型船舶电力系统中非线性负载多、谐波污染严重.针对这一情况,本文设计一款基于DSP的电力系统滤波装置控制器,该控制器结构简单,稳定性好,实验证明该控制器能有效降低谐波污染,具有一定实用价值. 相似文献
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《湖北汽车工业学院学报》2017,(3)
应用小波变换法提取变形条纹小波脊的相位信息并获得全场包裹相位,并采用窗口傅立叶变换对包裹相位图进行滤波。在滤波过程中,通过调节小波脊参数来调整滤波窗口的大小,使窗口大小与变形条纹频率相匹配,从而提高包裹相位图滤波的效率和质量,获得较高质量的包裹相位图。实验结果表明:本方法有效提高了条纹图解包质量和效率,获得了较高的测量精度。 相似文献
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