针对数据量庞大引起模型参数更新时样本选择困难及训练速度慢的缺陷,提出基于投影寻踪回归的铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测方法。
首先采用机器学习方式提取用于建模所需的类似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。
训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在类似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。
实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。
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投影仪标定法式,反投影精度在1个象素之内
2019/6/13 16:02:18 3.72MB 投影仪 标定 matlab
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unity3D分屏效果,可以经过3d投影仪进行转换为3d效果。
带上3d眼镜会有3d电影的效果。
2016/10/24 7:49:54 6.63MB unity3d 分屏 3d立体效果
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资源内容:通过键盘按键,实现立方体的移动,伸缩,旋转,错切,投影等变换语言:C++运转环境:VisualStudio2013/更高版本
2017/9/9 10:40:51 54.94MB 三维图形变换 MFC 计算机图形学
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资源内容:通过键盘按键,实现立方体的移动,伸缩,旋转,错切,投影等变换语言:C++运转环境:VisualStudio2013/更高版本
2015/11/19 8:23:45 54.94MB 三维图形变换 MFC 计算机图形学
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关于CSP(共同空间模式)算法的代码。
共空间模式(CSP)是一种对两分类义务下的空域滤波特征提取算法,能够从多通道的脑机接口数据里面提取出每一类的空间分布成分。
公共空间模式算法的基本原理是利用矩阵的对角化,找到一组最优空间滤波器进行投影,使得两类信号的方差值差异最大化,从而得到具有较高区分度的特征向量。
2018/2/14 14:44:32 3KB CSP MI BCI
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在现实生活中,往往存在着大量多维数据,例如视频流数据,文本数据,RGB图像等。
传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵方式,利用矩阵分析方法,例?蛔PCA,SVD,NMF,进行特征提取、聚类、分类等操作,这无疑破坏了数据原本的空间结构,增加了分析结果的不准确性,而张量在分析数据的同时,能够保持多维数据的空间结构不被破坏,这极大地引起了学者们的研究热情。
张量即多维数组,它是向量和矩阵在高维上的推广,目前被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。
本文着重研究三阶非负张量分解问题,回顾三阶张量的非负分解模型(NTVl,阐述了算法的思想及实现过程。
接着,从张量投影的角度出发,建立了基于张量投影的非负分解模型(NTPM),阐述了模型的想法,并给出了相应的算法公式。
在收敛性分析中,给出并证明了模型KKT条件的一个等价方式以及算法收敛性定理。
实验结果表明基于张量投影的非负分解模型,相比于原有的非负分解模型,在运行时间以及逼近误差上有了一定程度的改进。
最后,讨论了NTPM模型今后研究的方向。
2020/1/16 23:33:02 2.75MB 张量分解
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本仿真对脉冲压缩进行改进,提出去斜处理。
与脉冲压缩技术不同,此算法可用于带宽极大的雷达定位:穿墙雷达,探地雷达等。
定位效果极佳,还可为后续压缩感知及后投影BP算法提供研讨思路。
2019/10/9 8:31:42 840B 去斜处理 脉冲压缩
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快捷键操作开启识别Ctrl+Alt+9停止识别Ctrl+Alt+0播放下一个Ctrl+->播放上一个Ctrl+<-加入播放ESC隐藏主窗口Ctrl+Alt+H加入校准ESC
2020/10/4 8:43:58 104.3MB 投影互动 opencv 互动软件
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VS、C代码,大地丈量学上机必备
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡