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基于BP神经网络的工程图纸图形符号识别CSTPCD
作者：杨万山陈松乔唐连章
发表期刊：微型电脑应用 2000年2期
关键词：神经网络BP算法特征矢量图象识别
摘要：本文提出一种应用BP神经网络识别工程图纸扫描图象分割后的图形符号的方法.此方法先对二值图象进行特征提取,并提出了改进学习算法,以加快收敛速度,从而实现图象识别.
偏光器件Jones矩阵的特征值和特征矢量CSTPCD
作者：孔伟金李国华
发表期刊：曲阜师范大学学报（自然科学版） 2002年2期
关键词：偏光器件Jones矩阵特征值特征矢量
摘要：主要计算了一些常用偏振器件Jones矩阵的特征值和特征矢量,并指出了特征值和特征矢量的物理意义.
使用K－L变换进行图象压缩的一种新方法北大核心CSCD
作者：奚宁翁默颖
发表期刊：华东师范大学学报：自然科学版 1996年3期
关键词：K-L变换特征矢量模式识别图象压缩图象处理
摘要：在图象变换编码领域，Ｋ—Ｌ变换是最小均方误差意义上的最佳变换，但是变换矩阵随图象内容而不同，且计算复杂，速度慢。本文选择了合理的计算自协方差矩阵的特征矢量的方法，以削减计算时间。同时提出将模式识别引入Ｋ—Ｌ变换的一种新的图象压缩的方法，用精选的模式集训练ＢＰ神经网络，使之在计算中将各个子图象正确归类，以选择合适的变换矩阵。这一方法成功地降低了计算复杂性，并且回避了病态矩阵问题。它具有高压缩比和低复杂性的特点。
基于模糊隶属函数的主元分析人脸识别算法CSCDCSTPCD
作者：李江郁文贤匡刚要宋海娜
发表期刊：计算机工程与科学 2004年6期
关键词：人脸识别隶属度主元分析特征矢量
摘要：将一个人脸图象矩阵视为一矢量,先通过主元分析的方法构造优化的"人脸空间",并在此基础上引入模糊数学中的矢量隶属函数、隶属度等概念,提出和设计了一种新的基于模糊隶属函数的主元分析人脸特征抽取和识别算法.实验结果表明,这种识别算法既可行又具有良好的识别能力.
离散振动系统中的广义特征值问题
作者：潘逸兴
发表期刊：常州大学学报：自然科学版 1992年1期
关键词：广义特征值振动系统主振型初等变换特征矢量离散系统主频率固有性质正交性运动微分方程
摘要：离散系统的振动理论中,主频率和主振型是表征该系统的固有性质;在数学上,可以归结为求振动系统的广义特征值问题。对于同一个振动系统,系统的运动微分方程可以选取不同形式。系统的主频率或特征值是一标量,不随系统的变换而改变,而系统的主振型或特征矢量,其正交性及表达形式随系统的变换而改变。本文试图以两个自由度系统的均质刚梁为例进行讨论。
基于四阶累积量的多参数联合估计算法北大核心CSCD
作者：王兰美王洪洋廖桂生
发表期刊：西安电子科技大学学报（自然科学版） 2005年3期
关键词：交叉偶极子对四阶累积量特征矢量
摘要：研究了利用四阶累积量方法估计信号的到达角、极化角和频率.在高斯色噪声情况下四阶累积量参数估计方法可以获得较高的估计精度,但现有的估计方法只利用了四阶累积量矩阵特征分解的特征值,需要多次特征分解和配对运算,计算量很大.提出利用一次特征分解的特征值和特征矢量,这种方法减少了所需的四阶累积量矩阵,且信号参数自动配对,降低了计算量.
矩阵特征值问题中的摄动法
作者：薛国新宗福开
发表期刊：常州大学学报：自然科学版 1992年1期
关键词：矩阵特征值摄动法特征矢量弹性结构弹性阻尼阻尼层剪切模量对称矩阵线性组合交换矩阵
摘要：在粘弹性阻尼结构的振动特征值问题摄动分析中,要计算结构各阶特征矢量对阻尼层剪切模量实部G_R的导数。本文在前人的基础上,进一步完善了其计算方法。以此为基础编制了一个计算粘弹性结构特征值和特征矢量的程序。它适用于有重特征值的任意情形,且对于规模较大的问题,能同时节省存贮量和计算机时。
利用通用性回归方法的神经网络对多面体目标的识别
作者：李斌
发表期刊：管理观察 1997年6期
关键词：通用回归神经网络回归方法通用性体目标递降次序体积目标解决方案特征矢量识别系统标准距离
基于Hermite特征矢量的二维离散分数维变换北大核心CSCD
作者：严佩敏刘泓陈崟君
发表期刊：计算机工程 2001年7期
关键词：离散分数傅里叶变换特征矢量
摘要：分数维变换(FRFT)是分析时变信号的强有力工具之一,它可实现信号在时频域中任何角度的旋转.由于分数维变换的重要性,实现离散分数维变换(DFRFT)则显得很重要.根据DFRFT具有DFT的Hermite特征矢量这一特性,对二维离散信号进行二维DFRFT分析,此方法既可满足旋转特性,且又可获得与连续FRFT相似的结果.
基于方向场的半区域指纹分类方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：李建华尚艳霞郭成安周荣
发表期刊：大连理工大学学报 2003年6期
关键词：指纹图像特征矢量方向场扇区分类
摘要：提出了一种基于指纹方向场半区域指纹特征构造方法,并将此特征用于指纹分类.该方法充分利用了不同类型指纹方向场的结构特点,将指纹图像方向场中反映指纹全局特征的区域(感兴趣区域)分成许多小扇区,将扇区内所有像素方向的平均值作为该扇区的特征值,并将其按一定顺序排列起来构成一枚指纹的特征矢量.所提出的指纹特征矢量构造方法具有计算简单、特征矢量短等特点.实验结果表明,此方法构造的特征矢量在3种类型的指纹分类上具有令人满意的效果.

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