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CAN總線漏檢錯(cuò)幀概率研究及其改進(jìn)

  • 過去對(duì)CAN的漏檢錯(cuò)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(cè)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(cuò)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(cuò)幀概率下限的分析計(jì)算。得到的CAN協(xié)議的漏檢錯(cuò)幀概率遠(yuǎn)大于以前的結(jié)論,因此對(duì)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(duì)CAN錯(cuò)幀漏檢率的影響。
  • 關(guān)鍵字： 漏檢錯(cuò)幀概率  仿真測(cè)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?；谠撃康模瑢⒁环N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(dòng)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(shí)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(dòng)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(dòng)    

基于鏡像奇異值分解的單樣本人臉識(shí)別

  • 前有許多正面人臉的識(shí)別方法，當(dāng)有充分?jǐn)?shù)量的訓(xùn)練樣本時(shí),能取得較好的識(shí)別效果，然而當(dāng)處理單樣本人臉識(shí)別問題時(shí),效果則明顯下降。針對(duì)這種情況，提出了基于鏡像奇異值分解的單樣本人臉識(shí)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(duì)人臉圖像進(jìn)行識(shí)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(duì)識(shí)別效果的影響。
  • 關(guān)鍵字： 人臉  識(shí)別  樣本  分解  奇異  基于  
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