您的位置: 专家智库 > >

国家自然科学基金(60272019)

作品数:7 被引量:107H指数:3
相关作者:朱小燕王鹏包塔管涛张显更多>>
相关机构:清华大学中国民用航空学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家杰出青年科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇HOUGH变...
  • 1篇语言模型
  • 1篇直方图
  • 1篇直方图分析
  • 1篇散射
  • 1篇散射点
  • 1篇射箭
  • 1篇声音识别
  • 1篇字符
  • 1篇字符识别
  • 1篇现行盲文
  • 1篇线段
  • 1篇盲文
  • 1篇模糊聚类
  • 1篇模糊聚类方法
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类方法
  • 1篇孔径雷达
  • 1篇雷达
  • 1篇类方

机构

  • 6篇清华大学
  • 1篇中国民用航空...

作者

  • 6篇朱小燕
  • 2篇王鹏
  • 1篇包塔
  • 1篇杨士元
  • 1篇罗予频
  • 1篇戴海生
  • 1篇吴仁彪
  • 1篇张显
  • 1篇韩萍
  • 1篇管涛

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇电子技术应用
  • 1篇清华大学学报...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇雷达科学与技...

年份

  • 2篇2006
  • 1篇2005
  • 1篇2004
  • 3篇2003
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
射箭计分控制系统的设计与实现被引量:1
2006年
射箭计分控制系统采用高速高分辨率摄像头采集箭靶视频信号,并应用快速图像处理技术进行图像分析,从而检测箭支上靶并确定着靶点,取得了较高的检测准确率。系统采用振动检测器监视射箭动作并实现了靶车的自动定位。实践证明,本系统设计简单、使用方便,在较低成本下实现了优良的控制性能和检测准确率,目前已投入了正式的商业使用中。
张显朱小燕庄新彦
关键词:HOUGH变换直方图分析
宽线段Hough变换及其在箭靶识别上的应用被引量:3
2003年
Hough变换是用于检测图像中直线段的有力工具。论文提出的宽线段Hough变换针对传统Hough变换进行了改进,使之适用于多条宽线段同时存在的情况,并且解决了端点提取的问题。该方法应用于箭靶识别取得了很好的效果,实验表明对比传统方法具有较大优势。
王鹏朱小燕
关键词:HOUGH变换
一种通用的SAR/ISAR自聚焦方法
2003年
首先介绍了我们最近提出的一种ISAR自聚焦新方法AUTOCLEAN(AUTOfocus viaCLEAN),然后对其中的特征提取算法进行了深入研究。研究结果表明,用CLEAN作为特征提取算法是合适的。AUTOCLEAN不仅是一种稳健的ISAR自聚焦方法,而且还可以推广应用到聚束SAR、曲线SAR和机载双天线干涉SAR中的自聚焦处理。
吴仁彪韩萍
关键词:SARISAR合成孔径雷达
基于概率典型性和聚类排斥的无噪声模糊聚类方法被引量:1
2005年
提出了建立在概率典型性和聚类排斥基础上的一个新型无噪声模糊聚类方法RTCM,给出了它的迭代算法过程,并验证了它的收敛性.首先引述了一般的聚类方法,它们主要分为两种:噪声聚类,如模糊c均值(FCM)、可能模糊c均值(FPCM);无噪声聚类,如NC、PCM等,然后给出了RTCM算法模型和过程,并验证了它的局部收敛性.该算法解决噪声环境下的数据聚类问题,避免了重叠聚类.对比试验表明,该算法改善了噪声环境下FCM,NC、PCM、FPCM的聚类中心质量,有效地解决了PCM在近邻聚类数据中的聚类重叠问题.
管涛朱小燕
关键词:模糊聚类
盲汉转换系统的研究与实现被引量:4
2004年
介绍了中文现行盲文和汉字相互转换中自然语言处理技术的研究与应用。在双拼盲文和汉字转换模型[1]研究的基础上,利用包含多知识的语言模型成功地实现了歧义程度更高的现行盲文和汉字的高精度转换。
包塔朱小燕
关键词:语言模型现行盲文
关键词检出算法
2006年
在关键词检出系统中由于替换错误而导致的识别性能下降时,为了在较低的误警率下提高关键词检出系统的检出率,提出了关键词恢复算法,通过对被拒绝的语音信号再次分析从而恢复关键词。实验表明:引入关键词恢复算法,在误警率为10%时,检出率从78.1%提高到85.3%;检出率的上限从85.0%提高到92.0%。采用关键词恢复的检出算法极大地改善了系统性能,不仅在较低误警率时检出率有很大的提高,而且关键词检出率的上限也得到很大的提高。
戴海生朱小燕罗予频杨士元
关键词:声音识别关键词检出
基于RBF核的SVM的模型选择及其应用被引量:98
2003年
使用RBF核的SVM(支持向量机)被广泛应用于模式识别中。此类SVM的模型选择取决于两个参数,其一是惩罚因子C,其二是核参数σ2。该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数选择,并将两者的优点综合,应用于脱机手写体英文字符识别。实验在NIST数据集上进行了验证,对搜索效率和推广识别率进行了比较。实验结果还表明使用最优参数的SVM在识别率上比使用ANN(人工神经元网络)的分类器有较大提高。
王鹏朱小燕
关键词:SVMRBF核ANN字符识别
共1页<1>
聚类工具0