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CAN總線(xiàn)漏檢錯幀概率研究及其改進(jìn)

  • 過(guò)去對CAN的漏檢錯幀概率的研究很有限,數據的獲得主要依靠大量的仿真測試。由于要仿真的量太大,實(shí)際上仿真的仍然是極小的樣本,所以得到的漏檢錯幀概率可信性不足。本文介紹了漏檢實(shí)例的構造方法,從而進(jìn)行漏檢錯幀概率下限的分析計算。得到的CAN協(xié)議的漏檢錯幀概率遠大于以前的結論,因此對CAN的應用有巨大的沖擊。由于已有大量應用必須加以改進(jìn),提出了改進(jìn)的軟件補救措施,它從根本上解決了填充規則對CAN錯幀漏檢率的影響。
  • 關(guān)鍵字： 漏檢錯幀概率  仿真測試  樣本  

基于A(yíng)lpha-NMF的AD樣本分類(lèi)及特異性基因選擇方法

  • 摘要：由于基因表達譜數據的高噪聲、高維性、高冗余以及數據分布不均勻等特點(diǎn)使得在分析過(guò)程中仍然有很多挑戰性問(wèn)題?；谠撃康?，將一種無(wú)監督學(xué)習方法--非負矩陣分解方法，應用到基因表達譜數據中，挖掘出與AD相關(guān)
  • 關(guān)鍵字： Alpha-NMF  樣本  分類(lèi)  方法    

基于SLPS的模擬電路故障樣本自動(dòng)獲取技術(shù)

  • 摘要：故障樣本數據的獲取是模擬電路故障診斷中最基本的步驟。為了實(shí)現短時(shí)間內多次進(jìn)行故障注入、獲取大量樣本數據，提出了基于SLPS的樣本數據自動(dòng)獲取技術(shù)。利用SLPS將PSpice與Matlab結合，采用Matlab編程，實(shí)現故
  • 關(guān)鍵字： SLPS  模擬電路故障  樣本  自動(dòng)    

基于鏡像奇異值分解的單樣本人臉識別

  • 前有許多正面人臉的識別方法，當有充分數量的訓練樣本時(shí),能取得較好的識別效果，然而當處理單樣本人臉識別問(wèn)題時(shí),效果則明顯下降。針對這種情況，提出了基于鏡像奇異值分解的單樣本人臉識別方法,通過(guò)采用鏡像的方法增加訓練樣本信息。實(shí)驗表明，在對人臉圖像進(jìn)行識別時(shí)取得了較好的效果，并且在一定程度上克服了單樣本條件下姿態(tài)變化對識別效果的影響。
  • 關(guān)鍵字： 人臉  識別  樣本  分解  奇異  基于  
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