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1.
针对目前铝电解行业对于槽似在电阻的采集不够准确并且延时较高的问题,本文提出一种基于卡尔曼滤波的区间式槽似在电阻采集算法。该算法以卡尔曼滤波为基础,用预测值与采样值的均方差表征它们的高斯白噪声功率,使其能够在电阻平稳的状态下有着较强的跟踪性能;再结合一阶惯性滤波的强滤波特性和卡尔曼滤波的强跟踪优势,设置适用的滤波区间,确保组合算法在槽似在电阻波动较大的情况下能够滤除掉噪声的影响,并在电解槽稳定后能对槽似在电阻进行快速收敛跟踪。结果表明:与一阶惯性滤波相比,改进后的卡尔曼滤波在电阻平稳的状态下其均方根误差减少50%,在电解槽反生针振和摆动情况之后的收敛时间减少90%。 相似文献
2.
兴趣点(POI)推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐(TUCF)算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络(LBSN)的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤(U)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤(UTE)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差(MAE)比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。 相似文献
3.
融合用户评分与显隐兴趣相似度的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
协同过滤算法是推荐系统中使用最广泛的算法,其核心是利用某兴趣爱好相似的群体来为用户推荐感兴趣的信息。传统的协同过滤算法利用用户-项目评分矩阵计算相似度,通过相似度寻找用户的相似群体来进行推荐,但是由于其评分矩阵的稀疏性问题,对相似度的计算不够准确,这间接导致推荐系统的质量下降。为了缓解数据稀疏性对相似度计算的影响并提高推荐质量,提出了一种融合用户评分与用户显隐兴趣的相似度计算方法。该方法首先利用用户-项目评分矩阵计算用户评分相似度;然后根据用户基本属性与用户-项目评分矩阵得出项目隐性属性;之后综合项目类别属性、项目隐性属性、用户-项目评分矩阵和用户评分时间,得到用户显隐兴趣相似度;最后融合用户评分相似度和用户显隐兴趣相似度得到用户相似度,并以此相似度寻找用户的相似群体以进行推荐。在数据集Movielens上的实验结果表明,相比传统算法中仅使用单一的评分矩阵来计算相似度,提出的新相似度计算方法不仅能够更加准确地寻找到用户的相似群体,而且还能够提供更好的推荐质量。 相似文献
4.
木材在工业废水治理领域拥有独特优势,如绿色、可再生、原料易得、适用范围广等。本文简单介绍了以木材为原料,通过脱木质素、功能纳米材料负载、官能团修饰等方法制备新型功能化木质复合材料(如:木材滤膜、木材气凝胶吸附材料、木材海绵等),并用于净化含有重金属离子、微生物、有机物染料、油污等工业废水的相关研究进展。分析了制备工艺、改良方法等对木材过滤与吸附废水中污染物种类、降解效率、吸附容量、杀菌效果以及循环使用性的影响,并指出了木质复合材料在水污染净化领域存在的潜在问题与未来应用前景。 相似文献
5.
云计算、大数据、5G通信等技术的快速发展,有力的促进了计算机网络在多个领域的普及和使用,人们已经进入到了“互联网+”时代,实现了工作、生活和学习的数字化、智能化和共享化。计算机网络在为人们提供各种便利服务的同时也面临着许多的安全威胁,比如木马、病毒等,不法分子攻击网络数据中心,破坏用户服务终端及服务器,为人们带来严重的威胁。网络安全学者或企业机构也提出了许多安全防御技术,比如入侵检测技术、深度包过滤技术、防火墙技术、数据加密技术等,一定程度上提高了网络安全防御的能力,但是随着互联网数据流量的增多,需要引入更加先进的人工智能技术,以便能够快速的采集、分析网络数据流,确定数据流中是否存在病毒或木马,以便及时的对其进行查杀,进一步提高网络安全防御的主动性、积极性 相似文献
6.
传统的船舶视觉跟踪任务主要集中于单目标船舶跟踪,对多目标船舶跟踪研究相对较少。为解决该问题,提出一种多维特征融合机制和尺度变化估计的多目标船舶跟踪框架,该框架引入位置滤波器对输入的船舶训练样本进行学习,并将其应用于待跟踪的船舶图片序列,通过寻找最大响应的方法判定图像中的船舶位置。在此基础上,构建船舶尺度估计滤波器以确定待跟踪船舶的图像尺寸。通过和中值流跟踪算法和多示例学习跟踪算法对比分析,实验结果表明不同海事交通场景下的船舶跟踪误差均小于10像素,验证了算法的有效性和可靠性。 相似文献
7.
本文针对某特种车倒车影像控制器设备在CE102和RE102测试项中的测试结果超标问题,结合测试结果,分析了测试结果超标的原因以及设备电磁兼容设计的关键点;然后结合电磁兼容设计原则,改进了电磁干扰的抑制方法,对辐射源和抗干扰能力薄弱处加强了滤波和屏蔽,对壳体加强了接地处理;最后进行测试验证,结果表明,改进后的方法可有效解决CE102和RE102测试结果超标问题。本文所用方法容易实施且具有通用性,可为类似军用电子设备的电磁兼容设计提供参考。 相似文献
8.
针对人体下肢运动状态识别精度低的问题,提出了一种基于足底压力的下肢运动状态识别预测方法。以EMED足底压力平板采集的不同步速下各40组足底压力数据为试验样本,通过分析足底压力特征参数,构建步态相位,建立足底步态周期关系,以及步态位移模型。下肢运动是非线性运动,采用步态周期模型结合粒子滤波算法实现足底压力预测。先对粒子群初始化获取先验概率密度函数,对预测压力进行估计,其次对状态向量检验,使用多元线性回归推导出预测足底压力。实验结果表明,在不同步态速度下,粒子滤波算法性能好,精确度达到97%以上,从而证明了足底压力预测方法的有效性。补充不同年龄、性别、体重的实验者的足底压力数据进行分析,预测精度均在97.5%以上,验证了预测算法的稳定性和精准性。 相似文献
9.
激光测厚具有安全可靠、测量精度高、测量范围大等优点,广泛应用于纸张、电池极片等薄膜类材料厚度的在线测量。带材宽幅方向扫描测厚时由于扫描架往复运动会产生机械振动,影响在线测厚精度。针对该问题,以锂离子电池极片厚度测量为例,使用双激光差动式测厚平台对电池极片和铜箔分别进行厚度测量,然后对测厚数据进行频谱分析,探究其振动规律的相似性,并基于频谱分析结果采用滑动带阻滤波方式对测厚数据进行处理,滤波后极片和铜箔的厚度极差分别降低了33.4%和73.8%,有效过滤了机械振动导致的测量误差,可满足极片和铜箔厚度测量的精度要求。 相似文献
10.
针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。 相似文献