光学 精密工程, 2018, 26 (12): 3087, 网络出版: 2019-01-27
基于稀疏编码空间金字塔匹配和GA-SVM的列车故障自动识别
Automatic fault recognition algorithm for key parts of train based on sparse coding based spatial pyramid matching and GA-SVM
故障动态图像检测 稀疏编码 空间金字塔 尺度不变特征变换 遗传算法 支持向量机 Trouble of Moving Freight Car Detection System(TFD sparse coding space pyramid Scale-invariant Feature Transform(SIFT) genetic algorithm Support Vector Machine(SVM)
知识挖掘
相关论文
2022年
2021年
2019年
2017年
2017年
2016年
2015年
2013年
2012年
2006年
本文相似领域研究进展,
知识服务
本文主要研究领域论文发表情况:
569篇
470篇
42篇
21篇
4篇
1篇
本文研究领域论文发表情况(统计图):
孙国栋, 周振, 王俊豪, 张杨, 赵大兴. 基于稀疏编码空间金字塔匹配和GA-SVM的列车故障自动识别[J]. 光学 精密工程, 2018, 26(12): 3087. SUN Guo-dong, ZHOU Zhen, WANG Jun-hao, ZHANG Yang, ZHAO Da-xing. Automatic fault recognition algorithm for key parts of train based on sparse coding based spatial pyramid matching and GA-SVM[J]. Optics and Precision Engineering, 2018, 26(12): 3087.