【摘 要】
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为提高下肢表面肌电信号步态识别的识别精度和计算效率,采用一种基于高斯核函数优化正则化超限学习机(GKF-RELM)算法,对肌电信号提取时域、频域和非线性动力学三类特征并分别计算步态识别率,运用Fisher判别函数分析所提特征的可分性,得到多类特征的融合特征作为输入数据对分类器进行训练,再用训练好的分类器进行步态识别,从识别率和计算时间两方面,分别与支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)方法进
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018;北京京东乾石科技有限公司,北京100176;杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
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为提高下肢表面肌电信号步态识别的识别精度和计算效率,采用一种基于高斯核函数优化正则化超限学习机(GKF-RELM)算法,对肌电信号提取时域、频域和非线性动力学三类特征并分别计算步态识别率,运用Fisher判别函数分析所提特征的可分性,得到多类特征的融合特征作为输入数据对分类器进行训练,再用训练好的分类器进行步态识别,从识别率和计算时间两方面,分别与支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)方法进行了对比分析.结果表明,基于Fisher判别可分性指标确定的多类特征组合,能得到最优识别效果,并在提高分
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甲骨文是中国最早的系统文字,是目前能见到的最早的成熟汉字.甲骨文的研究对历史探究和文化传承具有重要的意义.但是要实现字符级别的甲骨字符图像标注,在现有技术环境下,只能通过资深甲骨学专家进行人工标注,不仅耗费人力资源,而且效率低下.针对这一问题,在前期工作中的甲骨字符图像识别模型的基础上,本文提出了一种甲骨字符图像自动标注算法.该算法通过先分列后切割的思想,先将甲骨拓片上的每一个字符图像归结到某一个
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当前基于深度学习的有监督前景分割方法得益于大量待分割场景的标注信息,其性能大幅超越传统的无监督方法 .然而,获取高精度的像素级标注需要耗费大量的人力和时间成本,这严重限制了有监督算法在无标注场景的部署应用.为解决对场景监督信息依赖的问题,设计了一种与传统的帧间差分法相融合的跨场景深度学习架构,即帧间高级特征差分算法.该算法重点围绕时域变化等跨场景共性知识的迁移,在不依赖待分割场景监督信息的前提下实
目前,电力企业对电力负荷的预测,主要集中在对地市级别以上的区域预测,对于单个变电站和用电大客户的负荷预测尚未得到足够重视.重点介绍了回归分析法在变电站与大客户短期负荷预测的应用,并以柳州供电局74个变电站、35个大客户为例进行实践分析.
论文基于涡旋光束传输特性及光散射理论,研究了叠加态涡旋光束经旋转随机粗糙表面的场分布及干涉特性.对拓扑荷值大小相同、符号相反的两束涡旋光进行了叠加生成仿真及实验,利用角谱衍射理论,分析了旋转随机粗糙表面均方根粗糙度对光束传输的影响,数值计算了不同拓扑荷值的叠加态涡旋光束经旋转随机粗糙表面后,与参考光进行干涉得到不同转速下归一化强度值随时间变化的曲线,并通过光强-时间函数间接求得频移量,再反演得到旋转目标的转速.结果表明:通过仿真曲线的周期反演频率,当转速Ω分别为2π/3 rad/s,2πrad/s,10π
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为了有效地管理VLC-WiFi异构网络的小区间干扰,该文设计基于用户中心接入的动态载波分配(DCAUCA)方法,该方法依据用户请求速率构建大小不同的multi-AP小区,对各multi-AP小区依据用户请求速率与网络服务速率的差值降序排列,并依次为各multi-AP小区的VLC AP分配载波.同时,提出基于VLC AP发射功率控制的小区残余干扰抑制(RISPC)策略以进一步优化干扰管理效果.仿真结果表明,DCAUCA方法相较于对比方法最高可提升52.15％的系统吞吐量与7.10％的用户满意度,RISPC策