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关键词： 山参   品质   传感器阵列   非线性   特征值  

摘要： 研究了一种基于传感器阵列优化的储存山参品质检测方法。实验记录气体传感器阵列对山参样品的响应信号,采用传感器载荷分析的方法对传感器阵列响应信号进行优化。优化后传感器阵列主成分区分度提高了10.46%。优化后传感器阵列检测信号输入非线性数据共振模型,基于系统输出互相关系数COE(Cross Correlation Coefficient,)特征值经由线性拟合方法构建储存山参品质检测模型Q=(COE_(max)-0.23)/0.02(R^2=0.990 26)。验证实验结果表明所构建的模型的预报准确度为83.3%。所探索的方法有望在储存中药材品质检测领域得到广泛应用。

关键词： 线性代数   矩阵   行列式  

摘要： 线性代数是工科专业学生的基础课,是本科阶段一门主要的数学课程,也是后继专业课的基础。提高学生的学习兴趣,使其认识到本门课程的重要性显得十分重要。从教学方法入手,介绍了在教学过程中对线性代数教学的主要内容和结合实际应用的教学手段,引用实际生动的应用例子,辅助学生学习、提高学生学习兴趣,最后达到教学目的。

关键词： 特征值   特征向量   正交矩阵   对角化  

摘要： 运用相异的特征值与特征向量的几何特征分析,当三阶实对称矩阵具有二重特征值时,如何迅速的运用简便算法将矩阵正交对角化。从而有效的将实对称矩阵正交对角化过程的复杂计算简便化。利用高等代数,解析几何等数学知识理论对实例进行了分析叙述了该方法的应用。

关键词： 转移条件   向量Sturm—Liouville问题   特征值   几何重数   代数重数  

摘要： 考虑了一类具有转移条件的向量Sturm-Liouville问题的特征值及其重数问题.首先构造了与问题相关的新内积和基本解,得到特征值的充要条件.在此基础上证明了二维情况下,问题特征值的代数重数与几何重数相等.

关键词： 流体力学   稳定性问题   可压缩边界层   特征值分布   Arnoldi方法  

摘要： 为了充分了解可压缩边界层中稳定的特征模态的信息,用Arnoldi方法研究了3种情况特征值的分布,即:亚音速边界层、超音速边界层第1模态和超音速边界层第2模态;比较上述3种情况以及不可压的情况。结果表明:亚音速的结果与不可压的结果类似,有2个离散模态分支A和C,以及1个连续模态分支B,但更多的模态出现在了稳定的离散模态分支C上;超音速边界层比亚音速边界层多出2个离散模态分支D和E,通过观察特征函数发现这2个分支中的模态代表边界层中的1个法向局部波包;而第2模态的结果与第1模态相比,C分支变短而D和E分支变得更长。

关键词： 非刚体   射影重建   特征值  

摘要： 为了从图像序列中重建出非刚体三维射影重建,本文提出了一种最小特征值的迭代非刚体射影重建方法.该方法利用所有的图像点和深度因子组成一个低秩图像矩阵的特性,将投影求解转化为矩阵特征值及特征向量的求解,迭代地求解深度因子,实现非刚体的三维射影重建.该方法能够保证算法能够收敛到全局最优解.模拟实验和真实实验结果表明,本文方法具有收敛性速度快、误差小等优点.

关键词： 副车架   焊接   行列式   HMC   台达  

摘要： 目前的点焊专机设备在实现多点焊接过程中,焊点坐标及动作程序编程较为复杂繁琐,本焊接系统采用台达新型的HMC的行列式清单功能,该功能配合焊钳焊点的定位、气动夹具的动作可以很好的解决焊接过程中多焊点的顺序控制。本文详细介绍了行列式表格中的焊点坐标及气动夹具动作的预设方法等,使系统PLC程序可根据该坐标自动顺序完成各个焊点的连续焊接,实现焊接系统利用行列式清单与PLC配合实现对整个焊接系统的顺序焊接控制。

关键词： 人体识别   模糊推理   特征聚合   隐马尔可夫模型   矢量量化   前景目标检测  

摘要： 针对传统视频人体动作识别中的错误警报和冗余计算问题,提出了一种模糊聚合特征向量融合隐马尔可夫模型(HMM)的识别方法。首先,利用模糊推理系统检测前景目标轮廓,使用边缘检测算法获得轮廓边缘;然后,利用特征提取技术获取距离特征、角度特征和CA比率特征,并将其聚合为一种特征;最后,通过矢量量化将聚合特征量化为相应的符号,并利用HMM完成人体动作识别。实验结果表明,提出的方法对近目标的检测精度可达99.8%,相比其他几种较新的方法,提出的方法取得了更好的识别性能,表明多特征聚合可有效解决视频人体识别问题。

关键词： 通用图像距离   特征提取   特征向量   图像分类  

摘要： 针对图像分类识别问题,提出了一种用于图像特征提取的新方法。首先定义了基于图像字符串的复杂度和以及通用图像距离(UID),然后依次提出了测量通用图像距离的UID距离测量算法,在维持特征类别之间的固有差异条件下对图像原型进行选择的原型选择算法,利用原型选择算法创建图像的特征向量表示从而生成待分类图像的特征向量的特征向量生成算法,最后基于前述算法提出了对图像的感兴趣区域进行分离的图像分类学习算法。将所提出的方法应用于卫星图像数据的几个监督和非监督学习实验,结果表明文中所提方法效果理想。

关键词： 合成孔径雷达   图像配准   特征向量   尺度不变特征变换  

摘要： 在基于尺度不变特征变换算法的合成孔径雷达图像配准算法中,一个特征点通常具有多个主方向,虽然该主方向分配方式可以有效增加正确匹配对数,但是匹配性能会受到特征向量之间的相互影响而下降。文章提出了一种最佳欧式距离匹配方法,该方法通过欧式空间距离矩阵计算待匹配图像两组特征向量集的相似度,获得最佳相似特征点。此外,文章引入代表位置关系的转换距离作为判断特征点空间一致性的依据,有效地消除错误匹配点。与DM等匹配方法相比较,最佳欧式空间距离矩阵匹配方法在匹配精度和匹配效率上验证了其有效性。