采用回归分析的方法,建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系,把产品质量表达成特征变量的回归函数,进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系.在产品质量空间进行聚类,在特征空间进行分类,而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法.利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真,验证了本方法的正确性.从算法分析和仿真结果看,这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响,并可对复杂生产过程进行在线质量推断

7.1该用什么颜色空间 7.1.1颜色空间的分类问题 7.1.2颜色空间的变换问题 7.1.3什么颜色空间适合我 7.2计算机图形颜色空间 7.2.1g,CMY和CMYK 7.2.2Hs和RGB 7.2.3hsl/sB和RB 7.2.4HSI和RGB

一、三维向量空间 二、n维向量 三、向量空间及其子空间

一、空间直线的方程 二、空间两直线间的位置关系 三、空间直线与平面间的位置关系

5-1空间汇交力系 5-2空间力偶系 5-3力对点的矩与力对轴的矩 5-4空间一般力系向一点的简化 5-5空间一般力系简化结果的讨论 5-6空间一般力系的平衡方程及应用 5-7平行力系的中心与物体的重心

在上节所讲的V+l=V+W中V就是尺度空间,即我们观察事物所采用的尺度,也就是分辨率。W就是 细节空间,即不同尺度空间观察事物的差异。并且知道一幅图像=最低分辨率下图像+不同细节空间的细 节信息即一幅图像=系数*尺度基+系数*细节空间基在Har小波中若一个事物可用如下2个尺度 基描述(尺度相同,位移不同)记为1尺度那么当我们用一个大尺度基描述时(即取平均),就会有一 个失真记为0尺度此细节差异就对应描述基如下(补空间基)正如富里叶变换是将一个周期函数用无

以图像来说明建立空间特征基和小波变换的关系 设有一幅图像,从不同分辨率考察。 若我们离很远来看,可能会把每64个点看作一个点,若记此时构成的描述空间为V 若走进一些,把16个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V1 若再走进一些,把4个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V2 若再走进一些,把1个点看作一个点,记此时构成的描述空间为V3 则可知凡是Vi空间内可以描述的图像

空间曲线及其方程 一、空间曲线的一般方程 空间曲线C可看作空间两曲面的交线

§4 柯西点列和完备度量空间 §5 度量空间的完备化 §6 压缩映照原理及其应用(1) §6 压缩映照原理及其应用(2)

9.1空间数据库概述 9.2空间数据管理 9.3空间数据库引擎 9.4空间数据组织 9.5空间索引