智能系统：基于多分类器组合的高光谱图像波段选择方法

机器感知与模式识别：基于局部SVM分类器的表情识别方法

一、高电压测量标准与方法概述 二、球隙放电法测量高电压 三、分压器 四、高电压测量的抗干扰

矢量 矢量X可以看作是N维欧氏空间中的一个点，用一个列矢量表示：

提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果

7.2.1 填料 7.2.2 填料塔内件的结构设计 7.2.2.1 填料的支承装置 7.2.2.2 填料塔的液体分布器 7.2.2.3 液体收集再分布器 7.2.2.4 填料的压紧和限位装置

针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

1 人工神经网络发展概况 2 神经网络基本概念 3 前馈神经网络 4 其他神经网络简介 5 神经网络模式识别

最大传动比是汽车为I档时传动系的总传 动比,因主减速器传动比是固定的,通 常汽车没有分动器和轮边减速器,因此, 只要确定I档传动比即可。 最大爬坡度、I档动力因数、附着力和汽 车最小稳定车速是最大传动比的制约因 素。 讨论最大爬坡度时,车速很低,近似等 速,所以,F和F均可忽略

最大传动比是汽车为I档时传动系的总传 动比，因主减速器传动比是固定的，通 常汽车没有分动器和轮边减速器，因此， 只要确定I档传动比即可。 最大爬坡度、I档动力因数、附着力和汽 车最小稳定车速是最大传动比的制约因 素