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1.
为了探索便捷的胶凝砂砾石质量控制方法,通过大同守口堡水库大坝现场碾压试验,结合大坝填筑初期的补充试验,对胶凝砂砾石150mm立方体小试件(剔除大于40mm颗粒)和450mm立方体大试件(全级配颗粒)抗压强度进行相关分析,探求出小试件和大试件抗压强度值之间的函数关系。同时对核子密度仪检测的密度值与灌水法在同一点检测的密度值进行相关分析,探求出两种方法同一测点密度值的函数关系。研究结果表明:在胶凝砂砾石施工中,可以利用小试件代替大试件进行抗压强度检测,利用核子密度仪代替灌水法进行密度检测,以解决传统质量控制方法的不足。 相似文献
2.
针对苗族图案的文化传承及设计应用问题,提出基于可拓表征和神经网络的民族图案创新设计方法,对苗族蜡染图案进行解构、映射和重构.首先对苗族蜡染图案进行可拓表征,运用发散树法构建设计生长阶段模型对苗族图案基元进行拓展分析.其次基于感性工学对苗族蜡染图案进行感性意象分析,提出一种面向图案构型、纹样语义和种类的图案解构方法,构建图案特征要素解构空间和情感意象认知空间.运用神经网络构建感性预测模型根据用户意象偏好推荐图案构型等设计要素,对设计思维进行收敛,并与线性回归预测模型进行对比验证其优势性.最后根据神经网络感性预测模型推荐的特征要素应用形状文法对苗族蜡染图案进行细化设计.以苗族蜡染图案为例,验证该方法的可行性,为其他民族图案的解构及创新设计提供参考. 相似文献
3.
4.
分析风电场之间的出力相关性有助于合理规划风机的功率输送以及调度优化,从而提高传输线路的利用率。以冀北地区风场为例,首先分析了该区域风速的分布特性,然后利用贝叶斯线性回归算法建立混合Copula函数模型,拟合得到4个机群风速序列的联合分布,计算出风电场之间的出力相关性,并与其他相关性函数建模进行对比研究。研究结果表明,基于贝叶斯线性回归的混合Copula函数模型能够提高参数估计的精确性,从而使得计算出的相关性更为准确,并且由其拟合得到的出力概率分布与实际风场出力的概率分布较为一致。 相似文献
5.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。 相似文献
6.
目前而言,我国标识识别技术正处于飞速发展阶段,具体体现在处理精度、再现性、灵活性、适用面、信息压缩等方面,但是,在实际发展过程中,该技术的发展还是受到了实际需求的限制.深度学习模型运算量大,难以在轻量级嵌入式设备上运行,工业生产中噪声种类繁多复杂,影响识别准确性.针对上述问题,本文提出一种基于卷积神经网络的标识识别技术,利用改进的Canny边缘检测算法,来增强对边缘信息提取时的鲁棒性,实现在高噪声环境下对标识牌精准提取.另外为了进一步提高识别准确率,本文利用CNN和椭圆拟合相结合的思路,把模型识别结果和椭圆拟合结果相结合来判别识别的准确性,在增加少量运算量的同时提高识别准确率. 相似文献
7.
建立一种基于三维荧光光谱的花生油掺伪检测方法。以纯花生油和掺伪4种常见植物油的花生油为研究对象,将三维荧光光谱图处理转化为灰度图,利用Zernike图像矩直接提取三维荧光光谱灰度图的特征信息,得到的特征信息数据通过Xgboost算法和广义回归神经网络(GRNN)算法分别建立定性和定量掺伪判别模型并对其进行验证。结果表明:Xgboost算法可以有效地对掺伪的花生油进行鉴别,并准确解析其掺伪具体成分;GRNN算法可定量预测花生油掺伪含量,各检出限分别为掺伪大豆油0.2%、掺伪菜籽油1.5%、掺伪玉米油1.0%、掺伪葵花籽油0.5%。因此,该方法可对花生油掺伪进行定性和定量分析,具有快速、简便、灵敏度高等优点。 相似文献
8.
Reliable prediction of flooding conditions is needed for sizing and operating packed extraction columns. Due to the complex interplay of physicochemical properties, operational parameters and the packing-specific properties, it is challenging to develop accurate semi-empirical or rigorous models with a high validity range. State of the art models may therefore fail to predict flooding accurately. To overcome this problem, a data-driven model based on Gaussian processes is developed to predict flooding for packed liquid-liquid and high-pressure extraction columns. The optimized Gaussian process for the liquid-liquid extraction column results in an average absolute relative error (AARE) of 15.23 %, whereas the algorithm for the high-pressure extraction column results in an AARE of 13.68 %. Both algorithms can predict flooding curves for different packing geometries and chemical systems precisely. 相似文献
9.
针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网(LR-Elastic Net)中的L1惩罚项替换为SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)和MCP(Minimax Concave Penalty)惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。 相似文献
10.