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自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)是智能仓储系统中的重要的组成部分.然而当前AGV多以轻载为主(1.5T以下),无法满足重载情况需求.由于重载AGV和轻载AGV控制系统在控制性能、安全性能需求上均存在差异,适用于轻载AGV的运动控制方法无法满足重载AGV的要求.为解决此问题,针对智能... 相似文献
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相似度计算是基于用户的协同过滤算法中的一个关键步骤,随着用户数的增加,相似度的计算空间会越来越庞大,同时在将其运用到农资领域个性化推荐时准确度较低.针对这些问题,结合农资受季节和地理位置影响强的特点对原有相似度计算方法进行改进,提出了基于时间与区域粒度的农资协同过滤算法-TA-ACF (Agricultural collaborative filtering algorithm based on both time and area)核心思想是根据已有的农资需求调研结果,建立时间与区域粒度矩阵,据此构造此时间与区域粒度内的用户评分矩阵.实验结果表明,与基于用户的协同过滤推荐算法相比,TA-ACF能够在保证时间效率的前提下,较好的提高推荐的质量. 相似文献
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针对农业采摘机器人在采摘过程中面临果实重叠、果实遮挡和果实体积小难以识别等一系列问题,提出一种改进YOLOv7网络对番茄果实进行目标检测。首先在YOLOv7网络结构中增加SimAM注意力模块和CA注意力模块,提高网络特征提取能力;其次结合特征融合网络的张量拼接操作与加权特征金字塔,提高特征融合能力;再用Soft-NMS算法代替NMS算法,增加网络对重叠区域的检测能力;最后将CIOU Loss替换成EIOU Loss,优化网络性能。实验结果表明,改进后的 YOLOv7网络 mAP值可达 96.7%,准确率为 96.2%,召回率为 99.0%,满足网络对番茄检测精度的要求。 相似文献
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传统的微博广告过滤方法忽略了微博广告文本的数据稀疏性、语义信息和广告背景领域特征等因素的影响。针对这些问题,提出一种基于隐含狄列克雷分配(LDA)分类特征扩展的广告过滤方法。首先,将微博分为正常微博和广告型微博,并分别构建LDA主题模型预测短文本对应的主题分布,将主题中的词作为特征扩展的基础;其次,在特征扩展时结合文本类别信息提取背景领域特征,以降低其对文本分类的影响;最后,将扩展后的特征向量作为分类器的输入,根据支持向量机(SVM)的分类结果过滤广告。实验结果表明,与现有的仅基于短文本分类的过滤方法相比,其准确率平均提升4个百分点。因此,该方法能有效扩展文本特征,并降低背景领域特征的影响,更适用于数据量较大的微博广告过滤。 相似文献