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坝身涵管是水库灌溉、供水的重要泄水建筑物。坝身涵管在常年运行过程中,受材料耐久性、修筑质量、运行条件等因素影响,会出现不同程度病害,如渗漏、结构破损、淤积等。对于众多小型坝身涵管,因管径小、结构老化,人工检测难度大。在调研涵管运行及检测技术现状基础上,研发了一套适用于水利工程坝身涵管的检测系统,具备涵管渗漏检测、缺陷检查、管道三维模型构建及管径、淤积测量等功能,极大提高坝身涵管检测效率、降低检测风险和难度。通过工程实践验证了该检测系统的可靠性,为坝身涵管无损、高效检测提供了新的解决方案。 相似文献
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针对传统机器学习分类算法处理高维个人信用数据时分类准确率较低的问题,提出一种基于皮尔森相关系数(PCC)和互信息法结合梯度提升决策树(MI-GBDT)的最优特征子集的选择方法,并应用在决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机上。利用皮尔森相关系数去除强相关特征,利用互信息法和GBDT计算剩余特征的综合重要度,结合改进的基于特征排序的搜索策略,分别生成3种分类器模型所需的最优特征子集。实验结果表明,该方法在3种分类模型上筛选出的特征子集对应的分类精度分别提高了4.33%、13.29%和20.27%。 相似文献
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