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        CAN總線漏檢錯幀概率研究及其改進(jìn)

        • 過去對CAN的漏檢錯幀概率的研究很有限,數(shù)據(jù)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(gòu)造方法,從而進(jìn)行漏檢錯幀概率下限的分析計(jì)算。得到的CAN協(xié)議的漏檢錯幀概率遠(yuǎn)大于以前的結(jié)論,因此對CAN的應(yīng)用有巨大的沖擊。由于已有大量應(yīng)用必須加以改進(jìn),提出了改進(jìn)的軟件補(bǔ)救措施,它從根本上解決了填充規(guī)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Alpha-NMF的AD樣本分類及特異性基因選擇方法

        • 摘要:由于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的高噪聲、高維性、高冗余以及數(shù)據(jù)分布不均勻等特點(diǎn)使得在分析過程中仍然有很多挑戰(zhàn)性問題。基于該目的,將一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法--非負(fù)矩陣分解方法,應(yīng)用到基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)中,挖掘出與AD相關(guān)
        • 關(guān)鍵字: Alpha-NMF  樣本  分類  方法    

        基于SLPS的模擬電路故障樣本自動獲取技術(shù)

        • 摘要:故障樣本數(shù)據(jù)的獲取是模擬電路故障診斷中最基本的步驟。為了實(shí)現(xiàn)短時間內(nèi)多次進(jìn)行故障注入、獲取大量樣本數(shù)據(jù),提出了基于SLPS的樣本數(shù)據(jù)自動獲取技術(shù)。利用SLPS將PSpice與Matlab結(jié)合,采用Matlab編程,實(shí)現(xiàn)故
        • 關(guān)鍵字: SLPS  模擬電路故障  樣本  自動    

        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(dāng)有充分?jǐn)?shù)量的訓(xùn)練樣本時,能取得較好的識別效果,然而當(dāng)處理單樣本人臉識別問題時,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,通過采用鏡像的方法增加訓(xùn)練樣本信息。實(shí)驗(yàn)表明,在對人臉圖像進(jìn)行識別時取得了較好的效果,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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