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题名桩基完整性检测桩头响应的频域状态转移解法
被引量：1
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作者
袁健
朱德懋
张永康
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机构
南京航空航天大学振动工程研究所
江苏理工大学机电学院
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
1998年第1期58-64,共7页
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文摘
从桩在频域的动力学方程出发，采用频域状态转移解法推导了桩头和桩底处速度－力矢量之间的关系。给定桩顶激振力、辐射阻抗和桩底边界条件，便可求得桩头速度响应。文中还给出了该方法对于Ｋｕｈｌｅｍｅｙｅｒ桩－土模型的应用。本方法物理概念清楚且运算简单。
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关键词
桩基
完整性检测
桩头响应
频域状态转移解
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Keywords
pile foundations
pile integrity test
radiation impedance
forward modelling
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分类号
TU473.1
[建筑科学—结构工程]
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题名一种新融合算法的维吾尔族人脸识别
被引量：1
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作者
伊力哈木.亚尔买买提
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机构
新疆大学电气工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期431-436,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61462082)
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文摘
针对维吾尔族人脸在光照以及部分遮挡下的辨识率下降和鲁棒性差的问题,提出了二维离散余弦变换(2DDCT)与方向边缘幅值模式(POEM)相融合的维吾尔族人脸识别算法。首先,把维吾尔族人脸图像分块处理,并使用2DDCT把其分块后的维吾尔族人脸图像转换为频域状态;其次,压缩维吾尔族人脸图像以排除维吾尔族人脸图像中无用信息,即中频部分与非低频部分,并进行二维离散余弦逆变换(IDCT)得到重构的维吾尔族人脸图像;然后,经POEM计算维吾尔族人脸图像的特征量得到其相应的POEM直方图并把直方图级联在一起,作为该中心特征点的POEM纹理直方图,得到维吾尔族人脸特征点的纹理特征信息;最后,采用深度学习算法进行分类识别。本文通过实验提出的算法,在自建的维吾尔族人脸库中能够进一步提高其人脸识别率,在维吾尔族人脸数据库中其运算速度也有很大提高。实验结果表明,该算法尤其是在维吾尔族人脸数据库中拥有较好的识别精度,具有很强的鲁棒性,特别是在光照以及部分遮挡下具有很强的优势。
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关键词
人脸识别
维吾尔族
光照
遮挡
离散余弦变换
方向边缘幅值模式
频域状态
深度学习
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Keywords
face recognition
uyghur
illumination
occlusion
dct
poem
frequency domain state
deep learning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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