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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.
精准的轧制模型是生产优质带材的关键,目前常用的热轧模型仅适用于研究静态轧制过程。当面对变厚度轧制及轧机振动等动态轧制过程时,由于常用的静态模型不包含辊缝变化速度参数,因此其模型结构缺乏完整性。为了对动态轧制进行全面深入的研究,需要建立一个包含辊缝变化速度参数的动态轧制模型。基于Orowan方程,同时考虑辊缝变化速度对带材平均变形速率和变形区长度的影响,建立了动态速度场模型、平均变形率模型和力微分平衡方程,并最终求解得到动态轧制力解析解。采用二辊试验轧机开展了动态轧制试验,通过与动态热轧试验结果进行对比,动态轧制模型具有较高的精度,可为动态轧制力精准预备提供理论指导。通过分析发现,当辊缝变化速率为零时,模型与SIMS模型相同。利用上述模型分析了动态轧制过程中各工艺参数的变化规律,结果表明,动态轧制时带材出口位置偏离了两工作辊圆心的连线,偏离方向和大小直接受辊缝变化速度大小和方向的影响。相同轧制规程时,辊缝减小时轧制力大于静态轧制,而辊缝增加时轧制力小于静态轧制,这是由于变形区长度和辊缝内金属变形速率受辊缝变化速度的大小和方向影响导致的。此外,在辊缝减小时轧制力会出现随轧制速度的增加而减小的反常现象。 相似文献
5.
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
6.
黔西南地区是我国卡林型金矿主要产区之一,已有几十年的开采历史,随着金矿的开采,产生了大量的尾矿资源。为了解黔西南金矿尾矿(渣)资源现状,运用地质块段法、矿物学和地球化学等方法对贞丰—晴隆—安龙地区5个典型金矿尾矿(渣)中金含量、赋存状态及周围环境进行了调查。结果表明:卡林型尾矿(渣)中金以包裹金状态赋存在黄铁矿中,红土型尾矿中金以游离态赋存在铁钛氧化物中。水银洞和烂泥沟金矿尾矿中的金品位超过工业品位,具有二次提金的潜力。同时,对紫马和老万场2个尾矿库周边的土壤、植物和水质进行采样测试,发现样品中的Cd、Hg和As严重超标,对环境有一定的危害。因此,对于未达到工业品位且对环境有影响的黄金尾矿,建议进行复垦种植、采矿充填或加工成建材,这样不仅实现了尾矿(渣)的减量化处理,而且减少了其对周围环境的危害。 相似文献
7.
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
8.
行人再识别是实现多目标跨摄像头跟踪的核心技术, 该技术能够广泛应用于安防、智能视频监控、刑事侦查等领域. 一般的行人再识别问题面临的挑战包括摄像机的低分辨率、行人姿态变化、光照变化、行人检测误差、遮挡等. 跨模态行人再识别相比于一般的行人再识别问题增加了相同行人不同模态的变化. 针对跨模态行人再识别中存在的模态变化问题, 本文提出了一种自注意力模态融合网络. 首先是利用CycleGAN生成跨模态图像. 在得到了跨模态图像后利用跨模态学习网络同时学习两种模态图像特征, 对于原始数据集中的图像利用SoftMax 损失进行有监督的训练, 对生成的跨模态图像利用LSR (Label smooth regularization) 损失进行有监督的训练. 之后, 使用自注意力模块将原始图像和CycleGAN生成的图像进行区分, 自动地对跨模态学习网络的特征在通道层面进行筛选. 最后利用模态融合模块将两种筛选后的特征进行融合. 通过在跨模态数据集SYSU-MM01上的实验证明了本文提出的方法和跨模态行人再识别其他方法相比有一定程度的性能提升. 相似文献
9.
为解决高速极限工况下自动驾驶车辆紧急避撞时传统路径跟踪控制方法因轮胎力表达不精确导致的路径跟踪失败问题, 提出一种基于轮胎状态刚度预测的模型预测路径跟踪控制方法. 首先, 基于非线性UniTire轮胎模型求解的轮胎状态刚度对非线性轮胎力进行线性化处理. 其次, 基于期望路径信息提出状态刚度预测方法, 实现预测时域内轮胎力的预测和线性化. 最后, MATLAB和CarSim联合仿真实验表明: 所提出的方法能够明显改善高速极限工况下的避撞控制效果. 相似文献
10.
无监督跨域迁移学习是行人再识别中一个非常重要的任务. 给定一个有标注的源域和一个没有标注的目标域, 无监督跨域迁移的关键点在于尽可能地把源域的知识迁移到目标域. 然而, 目前的跨域迁移方法忽略了域内各视角分布的差异性, 导致迁移效果不好. 针对这个缺陷, 本文提出了一个基于多视角的非对称跨域迁移学习的新问题. 为了实现这种非对称跨域迁移, 提出了一种基于多对多生成对抗网络(Many-to-many generative adversarial network, M2M-GAN)的迁移方法. 该方法嵌入了指定的源域视角标记和目标域视角标记作为引导信息, 并增加了视角分类器用于鉴别不同的视角分布, 从而使模型能自动针对不同的源域视角和目标域视角组合采取不同的迁移方式. 在行人再识别基准数据集Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT17上, 实验验证了本文的方法能有效提升迁移效果, 达到更高的无监督跨域行人再识别准确率. 相似文献