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论文研究-基于dsp的车载逆变器的硬件电路设计 .pdf 评分:

基于dsp的车载逆变器的硬件电路设计,陈宇斌,,早期传统的逆变技术通常在逆变器和输出之间加入一级工频变压器来进行电气隔离和电压调整。这种技术也称之为低频逆变技术。这种逆

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论文研究-基于D-S融合证据的决策新方法.pdf

论文研究-基于D-S融合证据的决策新方法.pdf,  针对现有基于D-S融合信息进行决策存在的问题,提出一种基于不确定融合证据的决策方法.该方法结合基元属性和非基元属性进行决策.首先给出了对候选决策集进行精简的原则,建立了焦元属性对目标决策属性的属性层面支持度以及证据层面支持度计算模型;然后对决策属性的决策向量、决策矩阵、理想状态向量进行定义,给出决策属性总体支持度的计算方法;最后对多源目标

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论文研究-基于D-S证据理论的掌纹识别.pdf

针对早期森林火灾烟雾图像序列,提出了一种基于时间-空间域联合的烟雾前景分割算法。首先,对烟雾的瞬时动态数据和累积动态数据进行分析,然后,进行二值化、形态学处理,得到了烟雾前景轮廓。通过扫描烟雾前景轮廓和填充烟雾前景掩模后即可得到烟雾前景图像。实验证明,该算法兼顾了分割效果和实时性,较好地对森林火灾烟雾进行了提取。

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论文研究-基于D-S理论的可信云服务评价方法研究.pdf

云制造环境下,用户选择云服务资源时往往陷入信息量巨大以及信任缺失的困境。针对如何选取可信云服务的问题,提出了一种基于D-S理论的云服务评价方法。选取六个云服务指标作为可信特征集;通过获取定性定量指标评价信息,求解指标的评价等级隶属度;进而获得评价指标效用偏好度作为基本概率分配值;引入各云服务评价指标的权重修正基本概率分配以减少证据合成过程中的冲突;应用D-S理论合成规则对可信云服务的证据进行合成;计算各云服务的信任区间并将其进行偏序关系的对比,实现了云服务的选择。以某汽车零部件制造商选择云服务为例,验证所提方法的可行性和有效性。

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论文研究-基于d-left算法的硬件哈希表研究与实现.pdf

基于d-left算法和片内CAM的硬件哈希表解决方案可以通过一次查表操作获得结果,解决了一般哈希表存在的最坏访问时间的问题;利用片内CAM使哈希表的加入失败概率降到可以忽略的程度,同时提高了存储器的利用率。在实现方面可以按照设计需要折中考虑存储器利用率、加入失败概率、占用片内CAM资源多少以及硬件实现复杂度等因素,具有很好的灵活性和可扩展性,将之应用到基于哈希表的硬件报文分类算法中,可以有效地提高其处理性能。仿真和应用证明其有很好的可行性和实用性。

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论文研究-基于D-S证据理论的多Agent辩论谈判策略研究.pdf

为了使Multi-Agent辩论谈判策略的生成更加科学合理,避免像贝叶斯算法、遗传算法、神经网络算法和其他机器学习方法在谈判领域对先验知识要求过高的缺陷,利用D-S证据理论方法对信息不确定情况下的辩论谈判策略进行研究,提出基于D-S证据理论的辩论谈判策略生成方法。该方法模拟人作决策时的思考和行为方式,综合考虑谈判的内外部环境状况,随时随地获取证据,对证据进行处理,分析证据处理结果作出决策。通过算例验证该方法在谈判领域的适用性和可行性。

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论文研究-基于D-S证据理论的模拟电路故障诊断 .pdf

基于D-S证据理论的模拟电路故障诊断,戴薇,李志华,模拟电路故障诊断对于电子设备及系统的正常运行具有重要意义,本文以探索基于多信息融合的模拟电路故障诊断方法作为核心,研究模

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论文研究-基于D-S理论的认知无线电频谱感知 .pdf

基于D-S理论的认知无线电频谱感知,肖淑艳,,针对目前的认知无线电频谱感知数据融合判决规则忽略了各感知节点所处环境差异这一问题,本文研究了一种基于信任度的多节点频谱感

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论文研究-基于D3D立体镜显示器图像生成算法研究.pdf

介绍了自动立体镜显示器的结构及其三维显示的原理,研究了基于D3D技术的自动立体镜三维图像生成原理,对点蒙板方法做了深入的研究,给出了九片图中观察角度、位置以及视点观察空间的变换运算公式,在分析其优缺点的基础上提出了改进算法。并对最终图像的合成算法作了改进。在自动立体镜显示器上分别用原始方法、点蒙板方法、以及改进的点蒙板方法对图像进行显示,并在显示前准备时间、一帧图像渲染时间、三维深度感觉三方面对三者进行了对比实验。

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论文研究-基于D-S的决策级信息融合的故障诊断 .pdf

基于D-S的决策级信息融合的故障诊断,王璇,周丰,为保证石油钻井过程安全可靠运行,对其故障诊断方法的研究具有重大意义。本文在国内外故障诊断技术的基础上,提出了基于传感器间

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论文研究-基于D-S证据理论的测试性综合评估方法.pdf

基于Bayes理论的测试性评估方法能充分利用产品研制阶段先验信息,评估结论置信度相比经典方法有了很大提高。针对先验信息不确定性影响Bayes评估结论的问题,提出基于D-S证据理论的测试性综合评估方法。首先建立先验信息标准化模型,将先验信息转换成置信区间形式;然后根据D-S证据理论和Pignistic转换推导先验信息矩值,并解算先验分布超参数;最后基于Bayes定理给出后验分布和评估公式。实例证明该方法相比Bayes评估的置信度和评估精度更高。

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论文研究-基于d-邻域子图匿名的社会网络隐私保护.pdf

社会网络分析可能会侵害到个体的隐私信息,需要在发布的同时进行隐私保护。针对社会网络发布中存在的邻域攻击问题,提出了基于超边矩阵表示的d-邻域子图k-匿名模型。该模型采用矩阵表示顶点的d-邻域子图,通过矩阵的匹配来实现子图的k-匿名,使得匿名化网络中的每个节点都拥有不少于k个同构的d-邻域子图。实验结果表明该模型能够有效地抵制邻域攻击,保护隐私信息。

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论文研究-基于D-S证据理论的网格服务行为信任模型.pdf

在网格环境中,信任机制是解决网格服务安全问题的一种有效方法。本文研究了以P2P模式组织的网格服务资源之间的行为信任关系,提出了一个行为信任模型,研究了D-S证据理论和改进的证据冲突处理方法在行为信任模型中的应用,解决了模型中信任的度量、传递和组合问题。模拟实验与结果分析表明提出的行为信任模型具有合理性、有效性以及工程可行性。

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论文研究-基于D-TIN剖分的三维人脑表面模型重建算法.pdf

为解决人脑表面结构特征建模中CT以及MRI等二维图像显示所带来的信息遗漏、观察不便等缺陷,提出了基于D-TIN(Delaunay TIN)剖分的三维人脑表面模型建模策略。针对实体模型分层切片数据,以离散拟合思想为算法依据,采用Delaunay不规则三角网剖分技术,动态构建模型表面控制点之间的拓扑关系,以此生成三维人脑表面模型;进而结合OpenGL可视化工具,对模型进行可视化渲染,最终得到满足医学需要的三维人脑实体模型。该模型直观、清晰、全面地再现了人脑的表面结构,对脑部病变的认知、手术指导以及认知神经科学

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论文研究-基于D-S证据理论的灰色定权聚类综合后评价方法.pdf

论文研究-基于D-S证据理论的灰色定权聚类综合后评价方法.pdf,  结合灰色定权聚类评估模型和D-S证据理论对项目综合后评价方法进行研究.应用差异信息序列熵理论,根据指标所蕴含信息量的多少确定聚类指标的权重;根据所得到的灰色定权聚类系数矩阵并把该矩阵经过适当转换, 把每一个聚类对象作为影响后评价结果的一条证据,考虑到证据推理中零绝对化问题存在的可能性, 给出了解决办法;利用Dempster

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论文研究-基于D-S证据理论的网络安全风险评估模型.pdf

提出了一种基于分类回归树(Classification And Regression Tree,CART)的汉语韵律短语识别方法。该方法从语音流中提取与韵律短语边界有关的声学特征,从文本中提取短语边界的语言学特征,并将两类特征有机结合构成CART特征集,建立CART决策模型。开放测试结果显示,利用该CART模型在词边界中识别韵律短语边界,其识别准确率平均可达95.91%。

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论文研究-基于D-S证据理论的XML文档潜在信息获取算法.pdf

传统的XML文档检索方法主要是基于关键词匹配的检索, 忽略了关键词的语义信息和蕴涵于信息组合中的潜在信息。针对上述问题, 提出了基于D-S证据理论的XML文档潜在信息的获取算法。该算法通过引入本体定义了概念间的语义关系和信息的组合方式, 提出了基于D-S证据理论的检索模型和指标权重的计算方法, 并结合似然函数设计了一个动态的阈值, 有效地消除语义匹配过程中存在的不确定性, 解决了信息组合中潜在信息的获取问题。此外, 还将该算法应用于电子政务领域个人和企业敏感信息的检测中, 实验证明了该算法比传统的方法有着更高的查准率和查全率。

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论文研究-基于D-LLE算法的多特征植物叶片图像识别方法.pdf

为了提高植物叶片图像识别的准确率,提出一种基于差异性值监督局部线性嵌入(D-LLE)算法的多特征植物叶片图像识别方法。该方法提取叶片的颜色、形状和纹理作为叶片多特征,在加权局部线性嵌入(WLLE)算法中引入样本的差异性值构成差异性值监督LLE算法(D-LLE)对叶片高维特征进行降维,在低维空间采用最近邻分类器实现叶片的识别。该方法所用的叶片多特征比单一特征像素值更能描述叶片图像,同时差异性值能够充分挖掘样本的类别信息。基于实拍的叶片图像数据库的实验结果表明,该方法有效提高了叶片的识别精度。

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论文研究-基于D-S证据理论的多发性硬化症病灶分割算法.pdf

多发性硬化症是一种严重威胁中枢神经功能的疾病,对其病灶自动检测方法的研究正受到越来越多的关注。基于D-S证据理论和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出了一种融合T1和T2加权MR图像信息的多发性硬化症自动分割算法。首先运用FCM聚类算法分别分割T1和T2加权MR图像,然后利用根据D-S证据理论得到的融合两种加权图像信息的基本概率分配函数,实现多发性硬化症病灶的分割。通过对多发性硬化症MR脑部图像的分割实验表明,该算法具有很高的多发性硬化症病灶分割精度,对多发性硬化症的临床辅助诊断具有重要作用。

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论文研究-基于D3bQ15晶格离散三维风场的飘雪模拟.pdf

基于格子 BGK建立风场模型时 ,针对所用笛卡尔晶格的离散速度数少时 ,风场模型的数值精确度低 ;而离散速度数多时 ,计算速度慢的局限性 ,提出用体心立方晶格 D3bQ15离散三维风场。 D3bQ15晶格更好的各向同性及特定空间较少的采样数 ,调和了由离散速度数决定的风场模型的精确度与计算效率之间的矛盾。实验证明 :飘雪场景仿真中风场建模时 ,用 D3bQ15晶格比用笛卡尔晶格能更好地满足飘雪场景真实性和实时性的要求。

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论文研究-基于D_S证据理论的数据融合技术在故障诊断中的应用研究 .pdf

基于D_S证据理论的数据融合技术在故障诊断中的应用研究,王丽丽,刘湘黔,在介绍D_S证据理论应用于多传感器数据融合的基本原理和方法的基础上,提出将其应用于故障诊断,并针对传感器数目比较多时模型算法

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