检索结果-南通市图书馆

LOG和fisher算法的壳类食品表面裂纹检测方法

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食品工业 2020年第10期41卷 325-328页

作者：吴剑杰绍兴职业技术学院绍兴312000

为提高禽蛋表面裂纹检测的准确性,以鸡蛋表面裂纹检测为研究对象,结合机器视觉设计一种表面裂纹检测方法。给出鸡蛋表面图像采集系统结构。重点论述裂纹图像分析方法,采用负LOG算子实现裂纹图像增强;利用双阈值分割算法实现裂纹区域识别... 详细信息

为提高禽蛋表面裂纹检测的准确性,以鸡蛋表面裂纹检测为研究对象,结合机器视觉设计一种表面裂纹检测方法。给出鸡蛋表面图像采集系统结构。重点论述裂纹图像分析方法,采用负LOG算子实现裂纹图像增强;利用双阈值分割算法实现裂纹区域识别;在消除鸡蛋边缘后,采用fisher算法完成裂纹识别。试验结果表明,所述方法对裂纹的识别准确率达98.5%,具有较高检测精度;所述表面图像处理算法可有效避免噪声等干扰影响,处理效果较好,可满足检测要求;该方法可适用于绝大多数禽蛋表面裂纹检测。

关键词：裂纹检测机器视觉负LOG算子双阈值分割 fisher算法

基于向量小波变换及fisher算法的红外弱小目标检测

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红外技术 2004年第1期26卷 17-20,24页

作者：徐永兵裴先登夏涌华中科技大学计算机学院湖北武汉430074 武汉市交通科学研究所湖北武汉430074

提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法 ;即利用向量小波的优良性质 ,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理 ;而后对经向量小波变换得到的高频图像利用fisher算法进行分割 ,最终将目标从背景中分离出来。通过理论分析和大量实验 ,表明... 详细信息

提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法 ;即利用向量小波的优良性质 ,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理 ;而后对经向量小波变换得到的高频图像利用fisher算法进行分割 ,最终将目标从背景中分离出来。通过理论分析和大量实验 ,表明了算法是有效的 ,并证明该算法能够快速稳定的检测出信噪比小于等于

关键词：向量小波变换 fisher算法红外弱小目标目标检测信噪比

基于fisher算法对现代黄河三角洲叶瓣垂向环境演变的初步验证

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海洋科学 2015年第10期39卷 80-84页

作者：张程瑜冯秀丽刘杰刘潇中国海洋大学海洋地球科学学院山东青岛266100 国家海洋局第一海洋研究所山东青岛266061

黄河三角洲沉积环境复杂,自1855年以来形成多个三角洲叶瓣,为了验证fisher算法在黄河三角洲沉积环境划分中的积极作用,在对取自黄河三角洲的柱状沉积物进行粒度分析的基础上,使用fisher 算法并借助 DPS 软件,对钻孔沉积物垂直剖面进行... 详细信息

黄河三角洲沉积环境复杂,自1855年以来形成多个三角洲叶瓣,为了验证fisher算法在黄河三角洲沉积环境划分中的积极作用,在对取自黄河三角洲的柱状沉积物进行粒度分析的基础上,使用fisher 算法并借助 DPS 软件,对钻孔沉积物垂直剖面进行初步划分,同时与通过其他传统方法划分的沉积层序进行对比。结果表明：通过 fisher 算法可以将研究区的沉积物划分为3层,分别为1.1-5.7,5.7-18.1及18.1 m以下,地层的分段结果与他人的研究结果相吻合。因此,采用fisher算法对黄河三角洲沉积物进行层序划分是可行的。

关键词：黄河三角洲 fisher算法粒度沉积层序

基于fisher算法的本体推理安卓恶意软件安全检测

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桂林电子科技大学学报 2018年第4期38卷 290-295页

作者：曹怀宝张红梅桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室广西桂林541004

针对Android平台日趋增多的恶意软件安全问题,以及缺乏有效措施解决恶意软件的危害,提出一种基于fisher归类算法结合本体推理的Android恶意软件安全检测方法。用fisher分类算法对运行在手机端采集的应用程序所产生的系统调用频率信息进... 详细信息

针对Android平台日趋增多的恶意软件安全问题,以及缺乏有效措施解决恶意软件的危害,提出一种基于fisher归类算法结合本体推理的Android恶意软件安全检测方法。用fisher分类算法对运行在手机端采集的应用程序所产生的系统调用频率信息进行处理,得出最佳线性判别函数,并据此求出最佳调用频率分界点,结合SWRL语言制定推理规则,应用本体JESS推理技术推理,实现了Android恶意软件的安全检测。实验结果表明,该方法可行、有效。

关键词：安卓安全 SWRL规则 fisher算法 JESS推理本体

fisher算法在语音声学模型分析中的研究与应用

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数据采集与处理 2000年第4期15卷 471-475页

作者：蔡骅张杰黄志同南京理工大学自动化系南京210094

语音识别中 ,通常把发音过程看作短时平稳的随机过程 ,为同时兼顾到平稳性和短时性 ,马尔可夫链成为语音建模的有效工具。本文在声学模型研究中 ,首次引进了多元统计分析的理论 ,用fisher算法对语音模型的状态中心分类进行了研究 ,提出... 详细信息

语音识别中 ,通常把发音过程看作短时平稳的随机过程 ,为同时兼顾到平稳性和短时性 ,马尔可夫链成为语音建模的有效工具。本文在声学模型研究中 ,首次引进了多元统计分析的理论 ,用fisher算法对语音模型的状态中心分类进行了研究 ,提出了一种新的基于 fisher算法的状态中心估计方法 ,并同时指出了在汉语语音识别中 ,HMM状态数宜取在 6～ 8之间。

关键词：语音识别 fisher算法多元统计声学模型

基于SA4向量小波变换及fisher算法的红外弱小目标检测

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红外 2003年第12期24卷 7-10页

作者：徐永兵裴先登夏涌华中科技大学计算机学院湖北武汉430074 武汉市交通科学研究所湖北武汉430074

本文提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法,即利用SA4向量小波的优良性质,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理;而后利用fisher算法对经SA4向量小波变换得到的高频图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来。大量实验表明该算法是有... 详细信息

本文提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法,即利用SA4向量小波的优良性质,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理;而后利用fisher算法对经SA4向量小波变换得到的高频图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来。大量实验表明该算法是有效的。

关键词：小波变换 fisher算法红外弱小目标目标检测红外成像系统目标提取

基于MPI的精确非参数检验之fisher网络算法的并行算法研究

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微电子学与计算机 2010年第3期27卷 158-162页

作者：刘晨胡永宏迟学斌中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中央财经大学统计学院北京100081

非参数检验是样本为非正态分布或未知分布情况下进行的假设检验,适应性强,稳定性好,在医学、工程、金融等各种统计场合都有广泛应用.精确非参数检验提高了计算的精度,但是直接计算精确很费时间.文中针对精确非参数检验主要使用的fisher... 详细信息

非参数检验是样本为非正态分布或未知分布情况下进行的假设检验,适应性强,稳定性好,在医学、工程、金融等各种统计场合都有广泛应用.精确非参数检验提高了计算的精度,但是直接计算精确很费时间.文中针对精确非参数检验主要使用的fisher网络算法,基于MPI提出并行算法并予以实现.实验结果表明并行效率良好,能够大大加快计算的速度.

关键词：非参数检验精确P值 fisher算法网络算法 MPI 并行化

基于特征优选及改进自组织神经网络的非侵入式负荷辨识

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中国电机工程学报 2022年第S1期42卷 106-114页

作者：向颖严慧峰余旭阳余爱琴刘顺成江卓翰刘鹏飞杨秀媛国网湖南省电力有限公司湖南省长沙市411100 能源互联网供需运营湖南省重点实验室(国网湖南省电力有限公司经济技术研究院) 湖南省长沙市411101 天地电研(北京)科技有限公司北京市海淀区100083 北京信息科技大学自动化学院北京市海淀区100192

负荷辨识是非侵入式负荷监测的关键,随着需求侧负荷数据的持续增长,利用智能算法对海量用电数据进行准确辨识成为目前的研究热点。该文在已有研究的基础上,建立非侵入式负荷辨识的有效处理方法,包括事件检测、负荷特征提取、特征筛选和... 详细信息

负荷辨识是非侵入式负荷监测的关键,随着需求侧负荷数据的持续增长,利用智能算法对海量用电数据进行准确辨识成为目前的研究热点。该文在已有研究的基础上,建立非侵入式负荷辨识的有效处理方法,包括事件检测、负荷特征提取、特征筛选和负荷辨识算法。利用fisher算法对提取的典型居民负荷特征进行筛选,降低了负荷特征的冗余度,将波形数据转化为可辨识的结构化数据。提出非侵入式负荷监测下基于粒子群优化的改进自组织神经网络负荷辨识算法。考虑不同负荷设备的物理特性差异,提取用电设备通用负荷特征,构建低时间复杂度和高辨识准确率的改进自组织神经网络系统,完成对负荷种类的判定。实验验证了该算法能够在非侵入式负荷监测条件下,实现对居民用户负荷种类的有效辨识,且算法收敛速度较快,准确度高。

关键词：非侵入式负荷监测负荷特征 fisher算法改进自组织神经网络负荷辨识

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钻头选型中的地层分层技术

断块油气田 2020年第2期27卷 248-252页

作者：郝亚龙葛云华崔猛纪国栋殷鸽黄家根中国石油集团工程技术研究院有限公司北京102206 中国石油勘探开发研究院北京100083 中国石油集团渤海钻探工程有限公司天津300457

在钻头选型过程中,仅按可钻性对地层进行分层的传统方法易导致钻头与地层适应性差,影响钻头破岩效率。为解决这一问题,首先以岩石力学实验为基础,建立岩石抗钻特性参数预测模型;其次将fisher算法、投影寻踪理论及实码加速遗传算法相结合... 详细信息

在钻头选型过程中,仅按可钻性对地层进行分层的传统方法易导致钻头与地层适应性差,影响钻头破岩效率。为解决这一问题,首先以岩石力学实验为基础,建立岩石抗钻特性参数预测模型;其次将fisher算法、投影寻踪理论及实码加速遗传算法相结合,设计了一种适用于多维抗钻特性参数地层分层的新方法。其原理是先利用投影寻踪原理和遗传算法将多维抗钻特性参数数据投影到一维直线上,得到一条表征综合抗钻特性的剖面曲线,再用fisher算法对得到的综合抗钻特性剖面曲线进行有序聚类,从而实现地层的合理划分。通过在窿18井下沟组地层分层中的实际应用表明,该方法分层效果良好,基本符合地质实际,能够为钻头选型中的地层分层提供数学理论依据。

关键词：钻头选型地层分层岩石抗钻特性 fisher算法投影寻踪