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1.
基于改进结构保持数据降维方法的故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统基于核主成分分析(Kernel principal component analysis, KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题, 本文提出一种改进全局结构保持算法的特征提取与降维方法.改进的特征提取与降维方法将流形学习中核局部保持投影(Kernel locality preserving projection, KLPP)的思想融入核主成分分析的目标函数中, 使样本投影后的特征空间不仅保持原始样本空间的整体结构, 还保持样本空间相似的局部近邻结构, 包含更丰富的特征信息.上述方法通过同时进行的正交化处理可避免局部子空间结构发生失真, 并能够直观显示出低维结果, 将低维数据输入最近邻分类器, 以识别率和聚类分析结果作为衡量指标, 同时将所提方法应用于故障诊断中.使用AVL Boost软件模拟的柴油机故障数据和田纳西(Tennessee Eastman, TE)化工数据仿真, 验证了所提方法的有效性. 相似文献
2.
智慧生产信息管理系统目前在某预制构件工厂中得到广泛应用,系统通过BIM模型对接设计数据,结合生产情况计划排产,实现工厂资源合理配置,解决供应链不通畅、构件积压等问题。系统打通了设计、生产、施工环节,解决其数据传输问题,并运用云端数据库储存生产过程数据,生成统计分析报表,保证数据的准确性和可追溯性,实现了信息化与工业化融合。此外,系统与MES结合实现系统驱动设备,与RFID技术结合实现生产过程控制与堆场管理。智慧生产信息系统极大地降低现场人力与物资成本,使工厂向精细化管理、信息化管控迈进关键一步。 相似文献
4.
基于卷积神经网络的光学遥感图像检索 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于深度卷积神经网络的光学遥感图像检索方法。首先,通过多层卷积神经网络对遥感图像进行卷积和池化处理,得到每幅图像的特征图,抽取高层特征构建图像特征库;在此过程中使用特征图完成网络模型参数和Softmax分类器的训练。然后,借助Softmax分类器在图像检索阶段对查询图像引入类别反馈,提高图像检索准确度,并根据查询图像特征和图像特征库中特征向量之间的距离,按相似程度由大到小进行排序,得到最终的检索结果。在高分辨率遥感图像数据库中进行了实验,结果显示:针对水体、植被、建筑、农田、裸地等5类图像的平均检索准确度约98.4%,增加飞机、舰船后7类遥感图像的平均检索准确度约95.9%;类别信息的引入有效提高了遥感图像的检索速度和准确度,检索时间减少了约17.6%;与颜色、纹理、词袋模型的对比实验表明,利用深度卷积神经网络抽取的高层信息能够更好地描述图像内容。实验表明该方法能够有效提高光学遥感图像的检索速度和准确度。 相似文献
5.
利用高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC)测定粉葛不同组织的葛根素、鹰嘴豆芽素、大豆苷、大豆苷元的含量,并运用滤纸片法研究粉葛不同组织的抑菌效果。结果表明,大豆苷元、大豆苷2种黄酮活性成分在根中的含量最高,分别为(4.28±0.85)、(972.25±98.72)μg/g;葛根素在茎中的含量最高,为(7.37±1.14)mg/g;鹰嘴豆芽素在叶中的含量最高,为(33.48±4.01)μg/g。粉葛根部对金黄色葡萄球菌有中度敏感抑菌效果,其最低抑菌浓度(minimum inhibitory concentration,MIC)值为50.23 mg/mL;粉葛茎部对金黄色葡萄球菌、粪链球菌、苏云金芽孢杆菌、多耐铜绿假单胞菌有中度敏感抑菌效果,其MIC值分别为0.55、2.21、1.10、17.67 mg/mL;粉葛叶对苏云金芽孢杆菌有中度敏感抑菌效果,其MIC值为16.14 mg/mL。 相似文献
6.
7.
8.
针对按规范公式计算得到的超高层建筑结构风致振动不尽合理的问题,以西安环球贸易中心超高层建筑为工程背景,首先通过风洞试验测得各楼层的风荷载,再利用ANSYS参数化设计语言编制了能够精确求解超高层建筑风振系数及等效静风荷载的程序,进而对超高层建筑的抗风性能进行研究。结果表明:当风向角接近90°时,结构中部出现了极值位移风振系数,且其迎风面顺风向的变形和内力都达到了最大值,横风向的变形和内力则最小;当风向角为20°~70°时,位移风振系数随着楼层的增高而增加,其峰值出现在顶层;随着风向角的变化,结构扭转加速度峰值在各区间都是先减小后增大,特别是风向角呈45°左右时,结构扭转变形和基底扭矩达到了最大值;提出的将风洞试验与有限元分析相结合的新方法可为同类工程的抗风设计提供参考。 相似文献
9.
随着市场经济的高速发展和人们对生活质量要求的不断增高,可持续发展已经成为全球化的生存理念。因此,环保和绿色在建筑的融入和设计理念就成为了现代人们追求的生活品质,环保和绿色建筑也必将成为未来建筑业的发展趋势。 相似文献
10.
为快速、准确检测布匹疵点,提出以深度学习目标检测框架YOLOv4为基础的布匹疵点检测方式,首先将5种常见疵点图像(吊经、百脚、结点、破洞、污渍)进行预处理,然后将图像输入到YOLOv4算法中进行分类。YOLOv4采用CSPDarknet53作为主干网络提取疵点特征,SPP模块、FPN+PAN的方式作为Neck层进行深层疵点特征提取,预测层采用3种尺度预测方式,对不同大小的疵点进行检测。研究结果表明:经600个测试集样本的验证,该方法对疵点图像的检测准确率达95%,检测单张疵点图像的速率为33 ms。与SSD、Faster R-CNN、YOLOv3方法进行比较,采用YOLOv4方法准确率更高,速度更快。 相似文献