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1.
提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
2.
3.
数据压缩技术就是将较大的数据量压缩为最少的数码,从而更加便捷地表示信号,可以用于数字通信、存储、多媒体娱乐等方面。采用数据压缩技术提升信号传输效率,现有通信干线利用该技术不仅可以并行更多多媒体业务,还可以将数据存储量紧缩,使发信机功率降低,让多媒体移动通信系统更加稳定便捷。数据压缩并不是一种新技术、新思路,该方法的种类有很多,但大部分都缺少适用性。数据压缩研究主要分为两个发展方向,一个数学家研究,以建立信源和数据压缩数学模型为主;另一个是工程技术人员研究,主要构建可以实现数据压缩功能的系统。文章主要介绍了数据压缩技术的发展,阐述了LZSSB算法在数字信号处理中的应用,希望能为数据压缩技术的推广提供参考。 相似文献
4.
针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7%,对足外8步态的正确率为92.8%以及足内8的正确率为91.0%.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本. 相似文献
5.
由于风电场的随机不可控变量较多,难以达到理想调度效果,提出了智能化含风电配电网多目标协同调度模型。将经济性指标和电压偏差作为目标函数,确定机组潮流、响应速度、传输线路、出力以及爬坡指标的约束条件;在考虑风电场波动情况的基础上,利用PLSPP算法预测风电场的负荷及出力值,修正误差,制定不同时段下的机组出力计划,结合MIPSO算法得到协调度最高值,实现智能化协同调度模型的构建。仿真测试结果表明,所构建模型风电场预测曲线的拟合程度为99.6%,其最低日均费用为3.914 8 万元、日均电压偏差仅为23.514 7 pu,由此证明该模型可以在花费最低成本的前提下实现高效、精准的调度。 相似文献
6.
采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。 相似文献
7.
8.
针对服装生产存在的多品种、小批量、短周期等普遍现象,提出以模块化为基础的服装智能生产编排算法,以实现混合流水线下多款服装的快速生产。以服装模块划分为基础,建立模块化服装生产排序与工序分配的联合优化数学模型,设计目标追踪遗传算法求解模型,实现模块化服装在同一流水线上的投产排序优化及服装加工工序的自动化编排。以2款相近衬衫为例进行测试,结果表明:模块化服装混合流水线平滑系数和编制效率分别达到3.359和97.9%,相较于小批量的单件流生产,编制效率和流水线的平衡稳定性均有显著提升。本文研究可为服装智能制造与精益生产的推进提供理论参考。 相似文献
9.
为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。 相似文献
10.
在工业过程中,存在着辅助变量与主导变量数据比例严重失衡的问题。协同训练算法是其中一种利用无标签数据中的潜在信息以提升学习性能的模型训练方法。然而目前在协同训练软测量建模过程中,学习器之间存在严重的训练特性交叉重叠的问题,这将导致对主导变量的预测性能衰减。针对这一问题,提出基于二子空间协同训练算法的半监督软测量模型two-subspace co-training KNN(TSCO-KNN)。该模型将二子空间分块算法与协同训练算法相结合,利用辅助变量与主成分子空间PCS和残差子空间RS两个特征子空间的相关性程度,将数据变量拆分为两个具有显著差异性的学习数据集,进而使用KNN回归器进行协同训练,共同用于对主导变量的预测。最后在乙烯精馏塔塔顶乙烷浓度和TE过程产品浓度软测量中进行仿真研究,验证本文所提算法的有效性。 相似文献