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针对发酵过程由于外界因素或者反应进程的改变往往具有多阶段性,不同操作阶段动态特性不同,线性化程度也不同,提出一种分阶段多模型融合算法。首先利用模糊C聚类算法将发酵过程分为多个阶段;然后基于量子粒子群寻优的最小二乘支持向量机建立各个阶段对应的子模型;最后根据预测样本到聚类中心的模糊隶属度作为加权系数,将得到的子模型融合输出。文中利用Pensim仿真平台数据,将提出的算法应用到青霉素发酵过程的软测量建模过程,结果表明此方法具有较高的预测精度和良好的泛化能力。 相似文献
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针对基于样本块的纹理合成方法存在的修复结构不合理和效率较低的问题,提出基于特征部位圆形域的人脸图像修复方法。首先进行人脸特征点定位,依据特征点分布将人脸图像分割出4个特征部位圆形域,明确特征搜索域范围。然后在优先级模型中以指数函数的形式改变置信度项的衰减趋势,并结合结构梯度项使用局部梯度信息约束优先级,提高修复结果的结构连通性。在匹配块搜索阶段,根据目标块与各个特征部位圆形域的相对位置,确定匹配块的搜索域,提升搜索效率。最终在结构相似性的标准下选择结构最佳匹配块,完成结构连通的人脸图像修复。与4个先进的方法相比较,所提方法修复图像的峰值信噪比(PSNR)平均提升了1.219~2.663 dB,时间消耗平均减小了34.7%~69.6%。实验结果表明,该方法对保持人脸图像的结构连通性和视觉合理性有显著效果,在修复的精度和时间上都表现优异。 相似文献
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热轧生产过程实测数据具有噪音大、信噪比低等特点,运用合适的方法对异常数据进行清洗将有助于提高钢材力学性能预报模型的精度。基于带钢热连轧过程数据的分布特点,采用孤立森林算法对热轧过程异常数据进行清洗,提高了性能预报模型的预测精度。首先,基于收集到的大量热轧微合金钢生产过程数据,采用孤立森林算法计算原始数据集中每条数据记录的异常分值;接着结合异常分值排序与力学性能建模实验,确定异常数据记录的个数;最后,基于清洗后的数据集合,运用融合数据与机理的建模方法建立力学性能预报模型,并对抗拉强度和屈服强度进行预测。预测实践表明,抗拉强度和屈服强度预报的平均绝对百分误差分别为2.50%和3.42%,且分别有93.13%和86.30%的数据预测值和实测值绝对误差在±6%之内;采用孤立森林算法对热轧生产过程异常数据进行清洗,可显著提高热轧带钢力学性能预报模型的精度。 相似文献
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This paper presents an EPC Class 1 Generation 2 compatible tag with on-chip antenna implemented in the SMIC 0.18 μm standard CMOS process.The UHF tag chip includes an RF/analog front-end, a digital baseband, and a 640-bit EEPROM memory.The on-chip antenna is optimized based on a novel parasitic-aware model.The rectifier is optimized to achieve a power conversion efficiency up to 40% by applying a self-bias feedback and threshold compensation techniques.A good match between the tag circuits and the on-chip antenna is realized by adjusting the rectifier input impedance.Measurements show that the presented tag can achieve a communication range of 1 cm with 1 W reader output power using a 1 × 1 cm2 single-turn loop reader antenna. 相似文献