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1.
茶叶等级评价是一项复杂的主观性系统工作,从其相关品质数据中提取等级信息,进而建立茶叶等级快速识别方法,这对指导茶叶生产具有重要意义。为建立快速评价白茶等级的判别模型,本研究搜集了200份不同等级的白牡丹白茶,采集其近红外光谱和气相离子迁移谱的原始数据,经过主成分分析或线性判别分析进行数据降维,结合7种分类器算法开展白茶等级评价。结果表明,线性判别分析适合近红外光谱和气相离子迁移谱的原始数据降维;原始数据使用线性判别分析降维后,基于近红外光谱建立的自适应增强(adaptive boosting,Adaboost)、K近邻(k-nearest neighbor,KNN)、多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、随机森林(random forest,RF)、随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)和支持向量机(support vector machines, SVM)模型的正判率均>94%,模型评价指标AUC≥0.95;基于气相离子迁移谱筛选的图谱数据建立的MLP、SGD和SVM模型的判别率为91%~93%,AUC值为0.... 相似文献
2.
针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。 相似文献
3.
综合能源系统因多能互补、协调优化等特性受到了广泛关注,但该系统的热电机组在运行时的调峰能力具有一定局限性。为降低综合能源系统的用能成本,提升系统的用能效率,改善其调峰能力,文中提出了一种考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略。该策略以系统的整体运维成本最小化为目标,结合可平移负荷和相关算例构建仿真模型,并采用自适应混沌粒子群算法进行求解。结果表明在引入可平移负荷时,多能源微网能够较好地达到削峰填谷目的,并降低系统综合运行成本,实现节能减排效果。同时,文中将传统粒子群算法与自适应混沌粒子群算法作比较,证明了自适应混沌粒子群算法在精度与效率上都优于传统的粒子群算法。 相似文献
4.
摘要:转炉终点钢水锰含量预测,对原料添加和冶炼成本节约具有重要作用。针对凭经验预估的终点锰含量值与实际值较大偏差导致的生产成本升高的问题,建立了一种基于混合策略的改进型鲸鱼优化算法(IWOA)与最小二乘向量机(LSSVM)的转炉终点锰含量预测模型,引入柯西变异提高鲸鱼优化算法(WOA)跳出局部最优的能力;借助惯性权重增强鲸鱼算法局部搜索能力和收敛精度;提出差分变异以增加鲸鱼算法在探索末期的物种多样性和降低陷入局部最优概率。实验结果表明,IWOA LSSVM锰含量预测模型不仅在全局和局部寻优以及收敛速度有较大的提升,在误差性能指标方面优势明显,且预测误差于±0.01%间的命中率为93.3%。 相似文献
5.
针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果. 相似文献
6.
郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm, COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法, 具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势, 但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足. 为弥补其不足, 并借鉴灰狼优化算法(Grey wolf optimizer, GWO)的优势, 提出了一种COA与GWO的混合算法(Hybrid COA with GWO, HCOAG). 首先提出了一种改进的COA (Improved COA, ICOA), 即将一种高斯全局趋优成长算子替换原算法的成长算子以提高搜索效率和收敛速度, 并提出一种动态调整组内郊狼数方案, 使得算法的搜索能力和可操作性都得到增强; 然后提出了一种简化操作的GWO (Simplified GWO, SGWO), 以提高算法的可操作性和降低其计算复杂度; 最后采用正弦交叉策略将ICOA与SGWO二者融合, 进一步获得更好的优化性能. 大量的经典函数和CEC2017复杂函数优化以及K-Means聚类优化的实验结果表明, 与COA相比, HCOAG具有更高的搜索效率、更强的可操作性和更快的收敛速度, 与其他先进的对比算法相比, HCOAG具有更好的优化性能, 能更好地解决聚类优化问题. 相似文献
7.
在粒子群优化算法中,当勘探时间持续过长,将可能导致种群在解空间过度徘徊;种群在开发阶段陷入局部最优后,难以再次进行全局勘探.针对上述问题,提出方波触发勘探与开发的粒子群优化算法.依据方波的周期特性,在前半个周期内使用标准粒子群优化算法执行全局勘探,后半个周期使用改进的更新公式执行局部开发.经过实验验证,在方波触发机制下,通过为粒子提供多变步长,可达到周期性触发勘探与开发的目的.使用多类型测试函数,将该算法与新改进粒子群算法、改进人工蜂群算法、改进差分算法在30、50和100维下比较,实验结果表明,该算法在收敛速度和精度上更具优势. 相似文献
8.
基于混合聚类与融合用户兴趣的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
推荐效率低、推荐质量有待提高等问题普遍存在于传统协同过滤推荐算法中,为了改善并解决这些问题,在协同过滤推荐算法中将混合聚类与用户兴趣偏好融合,经过验证推荐质量有显著提升。首先根据用户的个人相关信息构建Canopy+bi-Kmeans的一种多重混合聚类模型,采用提出的混合聚类模型把所有用户划分成多个聚类簇,将每个用户的兴趣偏好融合到生成的聚类簇中,形成新的相似度计算模型;其次利用基于TF-IDF算法的权重归类方法计算用户对标签的权重,并使融入时间系数的指数衰减函数捕捉用户兴趣偏好随时间的变化;最后使用加权融合将用户偏好和混合聚类模型相结合,匹配到更相似的邻居用户,计算出项目评分并进行推荐。利用公开数据集对比实验证明,提出的方法能够提高推荐质量和推荐可靠性。 相似文献
9.
LoRa通信技术具有低功耗、远距离的特点,在生活中越来越受到关注。然而,对于底层的LoRa调制解调技术以及物理层通信链路流程,官方没有公开的技术文档说明,只有一些文献提及了这些内容。基于此,结合官方罗德仪表LoRa调制参数配置接口与文献资料,完善了物理层通信链路流程;从本质上,描述了LoRa调制解调技术的原理,从罗德仪表空口采集LoRa调制数据,对文献提出LoRa调制解调算法进行验证,提出了一种LoRa空口数据的同步算法,实现了对LoRa空口数据的解调。最后,对LoRa调制技术在5种码率下进行抗噪声性能仿真。仿真结果表明,并不是纠错码位数越多纠错效果越好;码率为4/5效果纠错最佳,抗噪声性能大约提高1 dB。 相似文献
10.
针对当前基于集成学习的核电站故障诊断算法大多注重提高各种机器学习算法识别精度而忽略底层基学习器整合方法,导致集成学习算法识别事故类型精度难以提高,而且存在识别结果是否可信的问题。本文基于Adaboost算法设计了一种可使核电站控制系统自主识别故障类型的机器学习算法模型,该算法模型通过为集成学习的各种故障识别算法合理分配权重系数,提升集成学习整体算法对核电站事故类型的识别精度和算法可靠性。同时测试结果表明Adaboost算法对7种典型的核电站运行或事故工况的平均识别正确率可达95%以上;而且当事故发生150 s后,识别正确率可达100%。因此基于Adaboost算法的基学习器整合方法可用于优化集成学习的算法结构,提高算法对核电站事故类型的识别精度。 相似文献