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为减少环境温度对红外测温的影响,并提高测量精度,提出了一种基于热电堆与热敏电阻的红外探头、Cortex-M3 ARM处理器及高精度低噪声测量电路的红外温度传感器。利用梯度下降法建立红外探头的输出电压、环境温度和目标温度的BP神经网络模型,用遗传算法对其初始权值和阈值进行优化,并将基于该模型的算法嵌入ARM处理器,求出目标温度。该红外温度传感器实现了对物体温度-10~+50℃范围的测量,平均绝对误差为0.033℃,均方根误差为0.035℃。 相似文献
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城市居民出行OD获取已成为智能交通建设重要基础数据之一。传统的出行调查方式主要依赖于人工操作的方式,因此在应用上存在较大局限。随着移动通信技术的发展,基于移动定位技术的出行OD获取已成为智能交通领域的研究热点之一。在移动通信网络和定位技术的基础上,挖掘整理出行者的历史手机移动定位数据,对采样数据进行概率统计,提取不同概率的定位小区,并结合K-OPSA算法获取最优运动轨迹,以建立出行OD矩阵及获得出行者的出行起止点位置。实验表明该方法可以有效地获取出行者的OD。 相似文献
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基于样本权重更新的不平衡数据集成学习方法 总被引:1,自引:0,他引:1
不平衡数据的问题普遍存在于大数据、机器学习的各个应用领域,如医疗诊断、异常检测等。研究者提出或采用了多种方法来进行不平衡数据的学习,比如数据采样(如SMOTE)或者集成学习(如EasyEnsemble)的方法。数据采样中的过采样方法可能存在过拟合或边界样本分类准确率较低等问题,而欠采样方法则可能导致欠拟合。文中将SMOTE,Bagging,Boosting等算法的基本思想进行融合,提出了Rotation SMOTE算法。该算法通过在Boosting过程中根据基分类器的预测结果对少数类样本进行SMOTE来间接地增大少数类样本的权重,并借鉴Focal Loss的基本思想提出了根据基分类器预测结果直接优化AdaBoost权重更新策略的FocalBoost算法。对不同应用领域共11个不平衡数据集的多个评价指标进行实验测试,结果表明,相比于其他不平衡数据算法(包括SMOTEBoost算法和EasyEnsemble算法),Rotation SMOTE算法在所有数据集上具有最高的召回率,并且在大多数数据集上具有最佳或者次佳的G-mean以及F1Score;而相比于原始的AdaBoost,FocalBoost则在其中9个不平衡数据集上都获得了更优的性能指标。 相似文献
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在结构健康监测和损伤识别过程中,传感器的位置不仅直接影响结构动力特征参数识别的精度,更对结构损伤识别乃至结构监测的成功与否起着关键作用。在传统的传感器布置方法中,基于模态参数估计有效性的方法已得到广泛承认和应用,如较有影响的有效独立法。事实上,相对参数估计的有效性,无偏性应优先得到满足。为此,采用基于表征最小二乘法的传感器布置准则及传感器测点优化方法,推导了在各种载荷工况下的期望形式。在传感器布置准则优化算法方面,引入交叉熵优化算法,将传感器数目的约束以罚函数形式加入到目标函数中,优化了采样过程。最后,以大连体育场加速度传感器布置位置优化为例验证了表征最小二乘法准则和交叉熵优化算法的优越性。 相似文献
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对柳钢2~#360 m~2烧结机台车截面烧结矿进行取样分析,研究上、下层烧结矿的化学成分和显微结构的差异。结果表明:在南、中、北3个位置,从上到下各层烧结矿中的FeO质量分数和碱度波动很大,FeO质量分数呈先降低再升高的趋势,碱度(CaO/SiO_2)呈逐渐下降的趋势;上层烧结矿多以赤铁矿连晶为主,铁酸钙相较少,中层烧结矿铁酸钙最多,多呈理想的针状形态,下层烧结矿中的铁酸钙生成量比中部略少;沿着料层高度方向烧结矿FeO质量分数和碱度异常偏析,导致烧结矿的液相生成量不均匀,影响了烧结矿的质量。 相似文献
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河道在城市发展进程中起着至关重要的作用,随着工业化的快速发展及城市化进度的不断加快,城市河道水体黑臭问题不断凸显出来,其严重影响城市形象及居民身心健康,所以城市河道清淤工程重要性不言而喻。文章介绍了城市河道常用清淤方式方法,并通过工程实例为清淤技术应用研究提供参考。 相似文献