基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

基于BP神经网络技术的红土镍矿还原焙烧-磁选工艺条件的优化

还原焙烧—磁选工艺可有效提取红土镍矿中的镍和铁等有价金属，由于影响红土镍矿还原焙烧—磁选效果的因素较多，导致工业生产中的选矿指标不稳定。为进一步提高还原焙烧—磁选工艺处理红土镍矿的效果，本研究以青海某镍矿为原料，采用正交试验与BP神经网络相结合的方法，对还原焙烧—磁选工艺的还原剂用量、焙烧温度、料层厚度、焙烧时间及磁场强度等因素进行了优化。结果表明:通过BP神经网络模型优化后的试验条件为还原剂用量9.5%、焙烧温度1 070℃、料层厚度10.0 mm、焙烧时间65 min及磁场强度2.5 kA·m-1，在此条件下可获得产率为30.29%的镍粗精矿，比采用正交试验最优因素组合条件所得的镍粗精矿产率提高了2.83%。      

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

基于BP神经网络的条带刚凸特征回弹预测

为了研究核燃料组件格架的条带刚凸特征的回弹量与压边力、冲压速度、凸凹模间隙、摩擦系数等冲压工艺参数之间的关系,首先,获取包含50个GA拉丁超立方抽样的数据点以及10个随机抽样的数据点的数据集,前者作为训练集、后者作为测试集。将前者输入到BP神经网络进行训练,后者验证训练模型的精度。最后,通过响应面图研究各因素之间的交互作用以及各因素的敏感程度。结果表明:BP神经网络能够有效预测刚凸回弹量与冲压工艺参数之间的关系,相对于其他因素,压边力对回弹量的影响特别明显,冲压速度对回弹量的影响不明显,但与凸凹模间隙和摩擦系数有明显的交互作用。     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。     

基于树莓派平台的苹果自动化分级系统实现

我国苹果种植面积广、产量大,但是传统人工分级很难满足现代生产要求,提高苹果分级效率急需自动化的机械分级系统。基于树莓派平台,设计并实现了一种小型的嵌入式苹果分级系统。该系统通过采集苹果图像,利用单阈值分割和Canny算子完成图像分割和图像边缘提取。利用机器学习领域的BP神经网络算法实现分级。实验结果表明,该系统实时性和准确度都较高,基本满足自动化分级的要求。