关于复杂产品质量特性的识别研究——采用CEM-IG算法的方法.pdf

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本论文探讨了复杂产品中质量特性识别的问题，并提出了一种基于CEM-IG算法的新方法，为提高产品质量提供了新的视角和解决方案。为了提高复杂产品高维不平衡质量特性数据集关键质量特征识别的效率，本段落提出了一种基于CEM-IG算法的方法。该方法通过调整分类期望最大化（Classification EM, CEM）算法中的K值来获取不同的聚类结果，并在消除冗余样本后将其作为信息增益（Information Gain, IG）算法的输入数据。利用IG的标准评估质量特性的相对重要性，构建识别模型并输出最优的关键质量特性集。实验结果显示，该方法能够有效地结合CEM处理缺失值的能力和IG筛选不相关特征的优势，从而降低高维度与不平衡带来的负面影响，并准确地识别出产品关键的质量特性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

关于复杂产品质量特性的识别研究——采用CEM-IG算法的方法.pdf

优质

本论文探讨了复杂产品中质量特性识别的问题，并提出了一种基于CEM-IG算法的新方法，为提高产品质量提供了新的视角和解决方案。为了提高复杂产品高维不平衡质量特性数据集关键质量特征识别的效率，本段落提出了一种基于CEM-IG算法的方法。该方法通过调整分类期望最大化（Classification EM, CEM）算法中的K值来获取不同的聚类结果，并在消除冗余样本后将其作为信息增益（Information Gain, IG）算法的输入数据。利用IG的标准评估质量特性的相对重要性，构建识别模型并输出最优的关键质量特性集。实验结果显示，该方法能够有效地结合CEM处理缺失值的能力和IG筛选不相关特征的优势，从而降低高维度与不平衡带来的负面影响，并准确地识别出产品关键的质量特性。

关于复杂环境下的道路识别算法——基于K-means特征的研究论文.pdf

优质

本文探讨了在复杂环境下利用K-means聚类算法进行道路识别的有效性与应用前景，通过特征研究优化道路检测技术。基于视觉的智能车辆导航技术通过感知和理解各种道路环境来确定可行驶区域。为解决实际道路复杂多样的问题，提出了一种适应复杂环境的道路识别算法。首先利用SLIC超像素分割算法对原始图像进行处理，生成性质一致、尺寸均匀的小块；接着用K-means聚类方法提取这些小块中的特征数据，并将它们组成训练集；然后针对经典双支持向量机（TSVM）在长时间训练和逆矩阵求解上的问题进行了改进。使用上述训练集合来调整后的双支持向量机进行模型的培训；最后，利用该机器对道路与非道路区域做出分类识别。实验结果显示，在四组不同场景下，此方法相较于基于滑动窗口及颜色、Gabor纹理特征的方法更有效地处理了阴影、水迹和障碍物等复杂环境下的图像。前三组的道路识别错误率低于0.1%，而第四组的错误率为0.15%以下；与传统的SVM相比，改进后的TSVM在训练时间上更具优势。因此，在复杂的道路环境中，该算法具有较低的误识率，并表现出良好的性能，为智能车辆感知和理解提供了新的途径。

采用PCA与LDA融合方法的性别识别研究

优质

本研究探讨了结合主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的方法在性别识别中的应用效果，旨在提高人脸识别技术中性别分类的准确性。本段落结合主元分析（PCA）与线性鉴别分析（LDA）的特点，采用PCA-LDA算法进行性别识别。首先利用PCA算法确定训练样本的特征子空间，在此基础上计算出LDA算法所需的特征子空间。接着将两种方法得到的特征子空间融合为一个综合的特征空间。通过将训练和测试样本投影到这个融合后的特征空间中来获取用于鉴别的特征信息，最后使用最近邻准则进行性别识别。实验采用了三种预处理方案（PCA+LDA、HG+PCA+LDA及RHG+PCA+LDA），并比较了各自的结果。结果显示，在采用RHG+PCA+LDA方法对数据进行预处理后，利用PCA-LDA算法可以实现较为理想的性别鉴别效果。

关于PCA人脸识别算法的研究——采用幂次变换预处理方法.pdf

优质

本文探讨了在人脸识别技术中应用PCA算法时，通过引入幂次变换进行图像预处理以增强特征提取效果的方法，并分析其改进之处和实际应用场景。为了抑制主成分分析（PCA）对图像中光照变化的高敏感性并进一步提高人脸识别率，本段落提出了一种针对图像灰度进行幂次变换预处理的方法。首先采用随机序列选取人脸库中的训练样本与测试样本，然后对面部特征样本执行幂次变换和Butterworth低通滤波操作，最后利用PCA算法实现面部识别。实验结果基于ORL数据库显示，在合理选择幂次变换参数的情况下，该方法的人脸识别准确率可达到96.70%。由此可见，采用幂次变换预处理的PCA人脸识别技术相较于传统的方法具有更高的精度和鲁棒性。

关于复杂非线性方程组求解新方法的研究论文.pdf

优质

本文探讨了一种解决复杂非线性方程组的新方法，通过引入改进的迭代算法，有效提升了计算效率和精度。研究结果为工程与科学领域的数学建模提供了新的工具和思路。本段落提出了一种求解非线性方程组的数值方法，通过将问题转化为函数优化问题，并利用粒子群优化算法找到一个近似解作为初始猜测值。随后应用Levenberg-Marquardt（LM）算法进一步提高了解的精度和时间效率。

关于低复杂度小区搜索算法的论文研究（采用降采样技术）.pdf

优质

本文探讨了一种基于降采样技术的低复杂度小区搜索算法的研究进展，旨在提高无线通信系统中信号检测效率与资源利用。在探讨“基于降采样的低复杂度小区搜索算法”之前，首先需要了解小区搜索在LTE系统中的作用及其重要性。小区搜索是移动通信中终端与网络建立连接的先决条件，涉及寻找基站并进行接入的过程。在LTE系统中，这一过程包括对主同步信号（PSS）和辅同步信号（SSS）的检测，这两个信号帮助移动设备实现与特定小区的时间同步，并能正确识别该小区的身份信息。文章提到的主同步信号（PSS）由Zadoff-Chu序列构成。这种序列因其优秀的相关特性而被广泛应用于定时同步中。然而，传统算法在进行PSS检测时通常具有较高的计算复杂度，因此需要寻求优化方案以降低运算量并提高实时处理能力。为了应对这一挑战，论文提出了一种基于滤波降采样的主同步信号检测方法。该算法利用了匹配滤波器和降采样技术，并且采用了频域循环卷积替代时域相关运算的策略，这显著降低了计算复杂度的同时保持了高性能表现。降采样是一种减少数据量的技术手段，在不牺牲信号质量的前提下减轻处理负荷。在本算法中，通过结合降采样的过程与匹配滤波器的应用，可以有效降低PSS检测所需的计算资源消耗。匹配滤波作为一种优化的信号处理方式，它能够最大化接收信号和参考信号之间的相关性，特别适用于识别特定模式的信号。这种技术提高了信号检测的速度和准确性，并增强了算法的有效性。在频域中进行循环卷积是常见的信号处理手段之一，在这里被用来替代传统的时域卷积运算，这对于周期性的信号处理尤其有效。通过这种方法的应用，可以显著减少所需的计算量并进一步降低整体的复杂度水平。实验结果表明，该算法在高斯白噪声（AWGN）信道和多输入多输出（MIMO）信道条件下均表现出良好的性能，并且能够有效地平衡性能与复杂度之间的关系。这证明了其在实际应用中的潜在价值及可靠性。此外，论文还涵盖了LTE技术的相关背景知识，包括它的定义、关键技术以及TD-LTE的信息介绍。作为无线通信标准的长期演进版本，LTE采用了频分多址（FDMA）和MIMO等先进技术，并具备高速数据传输能力和低延迟的特点，使其成为当前移动通信领域中的重要组成部分之一。而在中国主导的TD-LTE技术则在速率、网络响应时间等方面表现出色，但同时面临着一些技术和实施上的挑战。本段落所提出的低复杂度小区搜索算法通过运用降采样和匹配滤波的技术手段有效地降低了PSS检测过程中的计算负担，并提升了整体效率，这不仅有助于推动LTE无线通信技术的进步，也为该领域的未来发展提供了新的思路。

关于字符识别算法的研究

优质

本研究聚焦于探索和优化字符识别算法，涵盖光学字符识别（OCR）技术及其在现代信息处理中的应用，旨在提升各种场景下的字符检测与识别精度。字符识别算法的研究探讨了该领域的基本方法和思路。这项研究对于车牌识别和其他字符识别技术具有重要意义。

关于复杂光照条件下的人脸识别研究——基于有效光照估计的方法.pdf

优质

本文探讨了在复杂光照条件下人脸识别的技术挑战，并提出了一种基于有效光照估计的新方法，以提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。基于光照估计的光照不变量提取是提高复杂光照下人脸识别性能的有效方法。然而，以往算法仅考虑了光线缓慢变化特性来从人脸图像中估算光照强度，难以获得准确的光照条件和有效的光照不变量。为了克服这一限制，我们结合成像原理、光线逐渐改变的特点以及复杂的照明环境因素，并利用图像融合和平滑滤波技术，提出了一种新的方法用于估计人脸图像中的光照并提取其不变量。该算法能够有效处理阴影边缘问题，在保留面部细节特征的同时提供更接近于原始面貌的光照不变量。实验表明，使用复杂光线条件下的Yale B和CAS-PEAL-R1数据库进行测试时，所提出的算法表现出高效性和优越性。

关于IAI产品控制方法的知识.pdf

优质

本PDF文档深入探讨了IAI产品控制方法的相关知识，涵盖其原理、应用及实践案例，旨在帮助读者全面理解并有效运用该方法进行产品质量管理。 IAI各类电缸产品（包括RCP3、RCP2、PMEC、RPCON、PSEP、PCON、RCA2、RCA、RCL、AMEC、RACON、ASEP、ACON、RCS2、RCS3和SCON，以及PSEL、ASEL和XSEL）的控制方法和分类知识。

关于NPE算法在人脸识别中的应用研究.pdf

优质

本文档探讨了NPE（噪声感知增强）算法在人脸识别技术中的应用效果，通过分析不同场景下的实验数据，展示了该算法如何有效提升识别精度和鲁棒性。《相关NPE算法的人脸识别研究》这篇论文探讨了利用改进的非局部先验能量（Non-Local Prior Energy, NPE）算法在人脸识别领域的应用与效果。该研究深入分析了如何通过优化NPE算法提高人脸特征提取和匹配精度，从而增强人脸识别系统的性能。文中不仅详细介绍了理论基础和技术细节，还提供了实验结果及对比分析，证明了所提出方法的有效性和先进性。