简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。

简介：2011款AcadiaDenali对于GMC而言就是一张代表顶级的标签，同时提供前驱和四驱车型，并有七座或八座两种规格。它穿上为其特别设计的外观套件，包括蜂窝形中网、前扰流板、侧裙、HID头灯，各类装饰件上被镀上闪亮的金属铬，显得珠光宝气。前门下方带有DENALI标记，六辐式20英寸也是其独享的配备。

简介：本方法利用Au原子在X射线激发下所发射的L_β线和M线的强度比值来区别镀金和K金,同时也利用这个比值的大小来测定镀金层的厚度,测定区范围为0—4μm,测定值与标定值的相对偏差小于12％。

简介：虽然宝马X2与X1都出自宝马最新的UKL前驱平台,但从命名上看,X的定位显然要比X1更高。那么问题来了,为会么我们放着更大、性价比更高的X1不买,而去选择X2呢?

简介：近年来随着深度学习技术的引入,基于深度学习的人脸识别算法的性能得到了极大的提升.基于深度学习的人脸识别算法通常需要大规模的人脸数据作为训练集,但是制作一个大规模的人脸识别数据集,需要耗费大量的人力物力.为了在训练数据有限的条件下进一步提高人脸识别算法识别性能,特提出两种训练样本增强的方法：一是基于三维可形变人脸模型,根据单张人脸图像生成其对应的多姿态人脸图像;二是基于人脸关键点检测技术,根据单张人脸图像生成其对应＂戴眼镜＂人脸图像.通过这两种样本增强方法,对有限的训练样本进行扩充,从而有效提升了人脸识别算法的性能.

简介：目前安全气囊已在汽车上得到普遍应用，但其点火算法却没有统一的设计标准。详细论述了设计安全气囊点火算法的理论依据，包括乘员损伤准则、气囊点火条件和点火时刻确定法则。介绍了几种传统的安全气囊点火算法，并对其优缺点进行了对比。着重阐述了几种智能安全气囊点火算法的研究成果和发展前景，指出了安全气囊点火算法未来的发展方向。

简介：采用帝国竞争算法研究某轻型货车车架质量最优化问题。以某轻型货车弯曲和扭转工况为基础，进行有限元静态分析，得到车架最危险工况为扭转工况。以最小化车架质量为目标函数，引入扭转工况中的最大位移和最大应力为约束条件，建立数学模型，运用帝国竞争算法及罚函数法求解车架优化问题。将帝国竞争算法的求解结果与ANSYS零阶优化算法的结果进行比较，帝国竞争算法得到的车架质量更小，体现了较好的全局收敛能力，具有较好的实用价值和适用性。

简介：以六偏磷酸钠为稳定剂,采用硝酸镉和硫化钠合成了硫化镉纳米颗粒,利用层-层组装技术制备了聚电解质与硫化镉胶体的复合薄膜.吸收光谱显示,硫化镉胶体的吸收带边相对其体相有明显蓝移,并可观察到激子吸收峰,显示出量子尺寸效应.复合薄膜的荧光光谱上出现2个发光带,随着薄膜的组装层数的增加,复合薄膜的带带跃迁发光和表面态发光都相应减弱.

简介：在目标模型的建立过程中,将积分直方图引入到粒子滤波跟踪框架中,提出了一种快速的颜色直方图计算方法,极大地提高了粒子滤波跟踪算法的实时性。为了进一步提高算法的鲁棒性,引入了一种基于邻域颜色特征的匹配搜索机制,当跟踪精度下降时,能够对跟踪结果进行优化,减小跟踪误差。实验结果表明了该算法的有效性。

简介：降维与分类一直是机器学习的研究热点，在很多领域有着成功的应用．针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题，现提出一种基于ReliefF和自适应粒子群（APSO）优化的混合降维算法．即先通过ReliefF和APSO算法选择特征子集，然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类，最后通过循环迭代得到最优的分类精度．实验证明，混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定，它适用于基因表达数据降维．

简介：为了避免成像物体在核磁共振成像（magneticresonanceimaging,MRI）系统实际操作中的旋转难题,现提出一种基于径向基函数（radialbasisfunction,RBF）神经网络和微分进化（differentialevolution,DE）思想的磁共振电阻抗成像（magneticresonanceelectricalimpedancetomography,MREIT）算法.该算法只利用单方向磁感应强度,首先RBF神经网络对肺部仿真模型可行域电阻值和仿真计算磁场强度与真实电磁场强度之间的不匹配目标函数建立非线性模型,其次用微分进化算法寻找最优解.通过在二维、三维肺部仿真模型的仿真实验研究.结果表明,该算法在允许的误差范围内可以有效地对病变的肺部组织进行阻抗图像重构,统计结果与基于微分进化思想的MREIT算法相比,明显缩短了计算复杂度与计算时间.

简介：基于Flink平台对并行Apriori算法进行设计和实现.采用MapReduce计算框架对并行Apirori算法的迭代过程进行设计,并将Flink的流处理和内存缓存应用于算法的实现,从而了Apriori算法在并行计算下的挖掘速度.实验结果表明,基于Flink平台实现的并行Apriori算法对大数据处理有着良好的适应能力,并且在算法迭代次数和迭代产生的频繁项集较多的情况下,拥有较快的挖掘速度.

简介：针对传统跟踪算法（如邻域法、传统的相关跟踪算法）只能跟踪海上或空中目标，不能跟踪复杂背景下目标的问题，提出了一种稳定快速跟踪复杂背景下目标的算法。该算法在传统相关跟踪算法的基础上进行改进，相关处理之前采用边缘检测、阈值分割等方法去除复杂背景，提取出具有特征的目标信息。在跟踪过程中，根据匹配的效果自动对模板进行刷新。给出了算法实现的硬件组成和程序流程图。实验证明对于传统算法无法稳定跟踪的目标，改进后的算法能够实现稳定跟踪。

简介：跨界——这个概念在各个领域都有着不小的影响力.但唯独在汽车这个行业,跨界似乎并不像我们想象的那么成功.如今,跨界早已不再是小车的专利,旅行车、豪华车都纷纷开始玩起了自己的跨界之路.其实国人对于跨界车这一概念并不陌生,因为国内的汽车市场从很早就开始了这方面的尝试,如2012年末,经济型小车东风雪铁龙C2Cross上市,到之后合资的CrossPolo出现,再到后来中高档Cross车型3.0升歌诗图的高调引入国内,其虽轰动一时却并未带来多少实际销量.直到中期改款2.4升的歌诗图上市后,情况才得以好转.可以说CROSS车型在国内汽车市场最为井喷的时代虽偶有新作,但却一直未能真正博得中国消费者们的青睐.

简介：系出名门品质传承一句“拥有桑塔纳,走遍天下都不怕”曾风靡大江南北,打动了不少消费者,这句话看似朴实,却彰显了桑塔纳严谨务实的品牌特性.一路走来,从第一辆桑塔纳下线,到如今由新桑塔纳、桑塔纳·浩纳以及CrossSantana组成的新桑塔纳家族,桑塔纳品牌始终与时俱进,在传承品牌优势的基础上,不断融入更多创新元素,并将德系严谨的工艺与领先的科技智慧完美结合,致力于打造最适合中国消费者的汽车产品.

简介：自由立体显示中的视频图像在合成过程中存在速度要求高,图像处理数据量大等特点,在显示过程中,一旦用户偏离有效观看视区则无法看到正确的立体图像,到目前为止这些问题仍然存在,并阻碍着立体显示行业的发展。针对这种情况,提出了一种结合人眼跟踪算法的立体视频合成系统。通过判断人眼在屏幕前的位置,实时调整立体图像融合算法,使人眼始终能看到正确的立体图像对。由于该系统对跟踪的实时性和精确度要求较高,之前已有的算法很难同时在这两方面表现出色,因此提出了一种改进的人眼跟踪算法。该算法核心是基于ASM模型的人脸检测,并充分考虑了现场噪声和人体姿态频繁调整的特点,对ASM模型建立时空缓冲模型,处理结果直接映射到实际光栅空间分布模型中。根据当前ASM缓冲模型和光栅空间分布对应的映射点,对显示的图像进行相应的立体合成处理。这种自动跟踪人眼位置的立体视频显示方法跟踪速度快,位置计算精确,有效地扩大了立体视图区域。实验结果表明,该方法使观看者可以自由移动,在适当的范围内都可以看到清晰的立体影像,同时视频合成与播放的速度流畅,大幅提高了用户观看的舒适感。

简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：紫外地球敏感器作为姿态测量装置具有广阔的应用前景,它与星敏感器配合可使航天器的指向精度和稳定度提高一个数量级。针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出了一种基于点Hough变换的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,采用Sobel边缘算子、大津阈值分割、梯度锐化确定边缘快速提取算法,准确提取地球紫外临边特征。然后对临边边缘采用点Hough变换和除噪得到中心的精确位置。结果表明,该方法可实现高精度地球中心提取。

简介：针对BPR模型收敛速度慢的问题，RandleS提出一种非均匀采样非隐式反馈数据方法AOBPR模型来加快收敛速度，可是该算法只能利用隐式反馈数据.为了改进其算法的不足，我们提出了一种将AOBPR模型与经典的基于矩阵分解的SVD＋＋算法相结合的算法AOBPR_SVD＋＋.改进后的算法不仅能利用隐式反馈数据也能利用显式反馈数据.最后通过在两个真实数据集中进行实验验证，表明改进后的算法可以获得更好的推荐效果.

简介：计步是惯性定位导航中重要环节之一,MEMS传感器在惯性定位导航中应用广泛,传统计步算法多采用基于加速度数据的峰值检算法.本算法融合了峰峰检测算法和穿越中间阈值算法,用户手持MEMS设备行走获取加速度计数据,进而算法推算行走的步数和轨迹.算法将从加速度采样数据中判断可能有效的计步点,算法判断这些点是否为有效计步点,进而得出行走的步数.最后结合步长、步数和航向信息推算行人的行走轨迹.实验结果显示,计步数据与实际步数误差为0.75%,推算的轨迹接近实际行走路径.该算法在不同人和不同环境中表现良好.