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题名基于自适应HMM的在线草图识别方法
被引量：4
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作者
蒋维
张斌
孙正兴
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机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第5期185-189,共5页
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基金
国家自然科学基金(编号:69903006
60373065)
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文摘
用户适应性是在线手绘草图识别的一个关键问题。本文以实现草图识别的自适应性为目标,对草图识别中的用户适应性问题进行了深入的研究和实验,提出了一种自适应草图识别解决方法,并针对在线草图识别的特点,提出了一种基于笔划曲率,速率以及整体几何特性的组合特征。本文重点研究并实现了基于自适应HMM的草图识别,在已有HMM的基础上,针对在线草图识别的特点,提出了状态数可变自适应HMM的学习方法。实验表明本文所提出的方法具有很好的效果。
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关键词
HMM
在线
识别方法
草图识别
用户适应性
关键问题
自适应性
组合特征
几何特性
学习方法
状态数
实验
特点
曲率
笔划
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Keywords
Sketching recognition
User adaptation
Midden markov model
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名顺序数据同化系统模型有色噪声控制方法研究
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作者
王闰杰
李志远
赵飞
张宇
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机构
同济大学测绘与地理信息学院
中国科学院地质与地球物理研究所
中国科学院地球科学研究院
中国地质大学
浙江省自然资源检测中心
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2019年第5期85-88,125,共5页
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基金
交通运输部西部建设项目(ZJT15022701)
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文摘
在顺序数据同化系统中,一般假设模型的误差符合高斯白噪声的统计特性,然而白噪声是一种十分理想的噪声,实际情况中,模型的噪声均为有色噪声,若仍将其当作白噪声进行处理,将会影响数据同化结果的精度。针对模型的有色噪声控制问题,该文提出了状态改正数自适应方法。该方法基于状态改正数信息对模型的有色噪声直接进行估计,从而降低有色噪声对顺序数据同化结果精度的影响。而后将该方法、经典卡尔曼滤波同化法、向量增广法及协方差矩阵自适应法分别应用到目标位置跟踪数值算例中,对几种方法得到的同化结果进行对比分析,验证了该文提出的状态改正数自适应方法对顺序数据同化系统模型有色噪声控制的有效性和实用性。
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关键词
顺序数据同化系统
模型有色噪声
状态改正数自适应方法
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Keywords
sequential data assimilation system
model colored noise
state residual adaptive method
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分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
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题名“桂糖76号”栽培要点
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出处
《农村新技术》
2024年第7期77-77,共1页
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文摘
广西农业科学院甘蔗研究所副研究员梁强分享了“桂糖76号”的栽培要点。他指出该品种适应性强、耐旱性较好,种植方法、管理方法与现有品种相似,并介绍该品种全年蔗和半年蔗分别如何留种,以保证其出苗率和基本苗数达到最优状态,从而保障甘蔗种植的稳定高产。
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关键词
甘蔗研究所
基本苗数
种植方法
甘蔗种植
桂糖
广西农业科学院
品种适应性
最优状态
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分类号
S51
[农业科学—作物学]
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