局部信息保持极限学习机的遥感图像分类

极限学习机ELM(Extreme learning machine)以其简单快速和良好的泛化能力在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。近年来,研究人员将其应用到高光谱遥感图像分类问题中。然而,由于数据样本有限,极限学习机及其相关技术在遥感图像中存在数据学习不充分的问题。流形学习算法揭示了数据内在的几何结构信息。根据遥感图像的特点,基于流形学习的思想,将遥感图像数据样本的流行结构引入到ELM模型中,提出一种基于局部信息保持极限学习机LPKELM(locality information preserving extreme learning machine)。为了验证所提算法的有效性,使用两个高光谱遥感图像数据集进行实验。实验结果表明,LPKELM的分类性能优于SVM、KELM、KCRT-CK和MLR算法。     

基于混合特征LLE融合与SVM的质量异常模式识别

针对生产过程中存在的异常模式识别的问题,提出基于LLE融合与支持向量机的质量异常模式识别方法。首先从动态数据流中提取其原始特征、统计特征、几何特征并将其进行混合,形成动态数据流的混合特征,然后利用LLE算法对混合特征进行降维,将降维后的特征集作为MSVM分类器的输入进行训练,同时采用粒子群算法对MSVM分类器进行参数寻优。最后用训练好的模型对动态数据流进行异常模式的识别。并将所提方法与单一类型特征方法、混合特征方法的识别模型进行比较,仿真结果和应用实例表明,所提方法的识别精度较高,可用于生产过程的质量异常模式识别中。     

变频空调实际运行模式识别及数据挖掘

变频空调的长期运行数据是空调在实际环境中运行状态最直接的反映,空调运行的内在规律潜藏在其长期的运行数据中,分析其长期运行数据时,由于数据冗余、存在异常数据等原因,需要采用数据挖掘的方法进行研究。采用聚类算法进行分析,空调的运行模式可总结为三种模式,即上午高负荷模式、下午高负荷模式以及低频平稳模式,三种模式下空调的送风温度都比较接近,但室外温度有所区别。上午(下午)高负荷模式中,室外温度在上午(下午)最高,功率及制冷性能系数(Energy efficiency ratio, EER)分别处于峰值及谷值,低频平稳模式下,室外温度并不高,开机后空调运行比较稳定,运行参数变化不大。此后,采用控制变量法和多项式拟合来分析环境工况参数对空调性能的影响,室外侧环境温度、空调回风温度的升高均导致空调的功率增加,而空调的EER随着回风温度的升高而增加,随着室外温度及空调的功率(运行频率)的增加而下降。采用神经网络算法,研究基于空调送风侧参数预测变频空调性能的方法,并建立神经网络预测模型,该方法的预测误差在15%以内,可以通过控制空调运行时的送风侧参数,达到控制空调性能的目的。最后,根据以上研究成果,提出变频空调控制优化方法,提高空调在线长期运行能效。     

刀具磨损状态监测技术研究进展

随着工业4.0的到来,对制造业智能化的要求越来越高,刀具作为机械加工中的重要组成部分,其智能化监测也变得愈加重要。本文从监测信号、信号处理和分类模型三个方面阐述了刀具磨损状态监测技术的最新研究进展。比较了不同监测信号的优点与不足,深入分析了信号处理及分类模型的原理。对刀具磨损状态监测的未来发展进行了展望,提出了引入深度学习方法,期望能够提高智能化监测的准确性和鲁棒性。     

基于城市"绿色出行"产品的设计研究

随着人们对身心健康的关注度越来越高,大多人们会选择外出旅行来放松、愉悦心情,而经济全球化的发展导致环境恶化、资源短缺,因此提倡简约、适度、低碳、环保的绿色出行方式迫在眉睫.本文希望通过以保护生态环境为核心,环保低碳出行为理念,倡导绿色出行的新能源产品大力发展,以此更好的实现城市绿色交通、智慧交通,并保护人类家园,造福人类社会.     

GCAT-U-Net嵌入全局坐标注意力机制的遥感地块分割网络

遥感影像的地块背景特征复杂,当前地块分割方法不能较好地处理模糊的边缘信息,导致分割精度不理想;文章利用注意力机制处理地块特征,提出了一种基于全局坐标注意力机制的遥感地块分割网络:GCAT-U-Net;该方法在U-Net网络基础上嵌入了全局坐标注意力机制,加强了深度神经网络对于遥感影像数据中重要特征的关注度;在公开的GID数据集上的实验结果表明,文章提出的模型将准确率从0.9041提升到了0.9227,比传统U-Net网络提高了2百分点;结合特征自身重要性和特征位置信息的全局坐标注意力机制有助于更精确的目标定位,其输出相较于嵌入单一注意力机制,地块边界更为清晰,提升效果更为显著。     

农用水利闸桥设计审核中的几点体会

<正>大清河、永定河及张家口内陆河流域河流众多,分为主要行洪河道、一般行洪河道及支流河道。这些河道穿越流域内市、县、村庄,是行洪、滞洪的重要通道,但也为居民出行带来不便,为此,早在建国后就修建了大批跨河水利闸桥,以解决居民出行问题。但是经过长时间超负荷运行,这些桥梁均已成危桥,有的甚至塌坍断交,对其进行拆除改建十分必要。自2005~2013年,省大清河河务管理处受省水利厅委托完成     

I-VLDNS:一种改进的线性判别子空间模式识别算法

针对现有模式判别分析方法中普遍存在的子空间优化与"小样本"问题,首先剖析总体、类内以及类间三种散布矩阵的零空间的物理含义,深入阐释有效零空间与有效线性判别零空间核心原理;其次,研究始空间中总体、类间散布矩阵与有效零空间、有效值域空间上的总体、类间散布矩阵关于特征值与特征向量之间的关联关系,并且获取类内散布矩阵零空间、值域空间上关于Fisher线性判别率的关键结论;最后,基于有效线性判别零空间理论,设计出一种改进的线性判别子空间模式识别算法,即I-VLDNS。通过相关数据集模拟实验表明,I-VLDNS算法在模式识别分析性能、精确度以及鲁棒性上均得到进一步优化与提高。