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一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的卷接機振動(dòng)狀態(tài)監測系統

摘要：本文首先介紹了基于徑向基函數（radial basis function, RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的卷接機振動(dòng)狀態(tài)監測系統的總體方案設計；然后對硬件設計方案進(jìn)行了說(shuō)明；接著(zhù)詳細描述了系統的軟件設計部分，包括數據交互處理、時(shí) 域特征識別、FFT分析過(guò)程和特征提取等模塊。最后，對卷接機振動(dòng)狀態(tài)監測系統的研制成果進(jìn)行總結。關(guān)鍵詞：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )；振動(dòng)監測；卷接機1 引言卷接機是卷煙生產(chǎn)過(guò)程中的一個(gè)重要設備，其功能是將煙絲卷制成煙支。隨著(zhù)卷接設備的高速發(fā)展，卷接設備的結構日趨復雜、精密，為了實(shí)現高
關(guān)鍵字： 202209 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 振動(dòng)監測卷接機

基于RBF網(wǎng)絡(luò )和貝葉斯分類(lèi)器融合的人臉識別方法

摘要：提出一種基于徑向基函數（RBF）網(wǎng)絡(luò )和貝葉斯分類(lèi)器的人臉特征分類(lèi)與識別算法，以提高小樣本人臉識別精度。通過(guò)基于聚類(lèi)方法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和貝葉斯分類(lèi)器融合設計實(shí)現人臉圖像的分類(lèi)識別。實(shí)驗數據分析表明，該方法在人臉骨骼特征突出情況下具有較高的識別率。文中提出的分類(lèi)器融合的識別方法具有良好的學(xué)習效率和識別精度品質(zhì)指標。關(guān)鍵詞：貝葉斯分類(lèi)器；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )；人臉特征；分類(lèi)；圖像引言　　本文基于人臉圖像分塊和奇異值壓縮，進(jìn)行RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和貝葉斯分類(lèi)器融合的設計。將人臉圖像本身的灰度分布描述為
關(guān)鍵字：貝葉斯分類(lèi)器 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 人臉特征 200902

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