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基于卷积神经网络的反无人机系统声音识别方法
文档格式:PDF 文档大小:1.56MB 文档页数:10
针对如何识别无人机的问题,提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先,对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值,将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集;然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明,运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%,卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力,在部分UrbanSound8K数据集上进行测试,准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性,且识别性能优于支持向量机
《MATLAB语言基础》课程教学资源(matlab实验)
文档格式:DOC 文档大小:70.5KB 文档页数:16
MATLAB是一种以数值计算和数据图示为主的计算机软件,并包含适应多 个学科的专业软件包,以及完善程序开发功能。本课程要求学生掌握 MATLAB的数据类型、矩阵输入和操作方法、语法结构、函数的使用以及二 维、三维绘图功能,并能够熟练地将 MATLAB应用于学习中,解决相关课程 中的复杂的数学计算问题。上机操作是本课程重要的教学环节,学生只有通过 上机实习,才能领会 MATLAB中众多功能,才能达到熟练应用的程度
清华大学:《数据结构》课程电子教案(PPT课件讲稿)第五章 树
文档格式:PPT 文档大小:1.13MB 文档页数:78
第五章树 树是一类重要的非线性数据结构是以分支关 系定义的层次结构。 5.1树的定义
清华大学:《数据结构》课程电子教案(PPT课件讲稿)第四章 数组
文档格式:PPT 文档大小:291KB 文档页数:20
第四章数组 数组可以看成是一种特殊的线性表即线性表中数据元素本身也是一个线性表。 4.1数组的定义和特点
《工程科学学报》:基于图像混合核的列生成PM2.5预测(北京工业大学、北京科技大学)
文档格式:PDF 文档大小:1.05MB 文档页数:9
传统 PM2.5 预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器,成本较高. 本文尝试利用图像数据进行 PM2.5 浓度预 测. 大气 PM2.5 浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和 HSI(Hue-saturation-intensity)颜色差异有密切联系. 大气中 PM2.5 浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降,图像对比度下降和 HSI 空间颜色差异变小. 通过分析 PM2.5 浓度 与图像特征的关系,提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量 PM2.5 预测模型
《C语言程序设计》课程教学资源:第9章 文件
文档格式:PPT 文档大小:1MB 文档页数:56
文件是程序设讣中极为重要的一个概念,文件一般指 存储在外部介质上的数据的集合。通过文件可以大批量 处理数据,可以长时间的将信息存储起来。本章通过文 件操作实例分析着手,使读者首先对文件的操作过程有 一个初步的宁解,明白文件操作的重要性,进而再深入 的学习C语言有关文件的操作
基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别
文档格式:PDF 文档大小:1.19MB 文档页数:10
针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能
《C语言程序设计》课程教学资源:第2章 数据类型及表达式
文档格式:PPT 文档大小:643.5KB 文档页数:33
本章通过C程序实例分析着手,使读者理解C语言的基 本数据类型的表示形式、存储格式及相关的运算,掌握 变量定义的方法及意义,能够灵活运用各种表达式,为C 语言编程打下基础
中国铁道出版社:《C++面向对象程序设计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第3讲 基本数据类型
文档格式:PPT 文档大小:272.5KB 文档页数:30
1、C++中的基本词法记号; 2、C++中的数据类型; 3、数组和指针
炼钢厂多尺度建模与协同制造
文档格式:PDF 文档大小:1.68MB 文档页数:16
在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上,分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统(PCS)到炼钢厂制造执行系统(MES)进行了较为系统的建模研发,构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型,并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同,实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口,实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合,形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术,通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同,实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践,对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值,对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后,明显提升了炼钢厂的协同制造水平,取得了显著的经济与社会效益
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