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为了可视化监测炉膛火焰燃烧状况,提出一种基于级联前向BP神经网络模型的锅炉炉膛火焰可视化监测方法。通过比较选取级联前向BP神经网络作为炉膛温度预测模型,利用图像处理技术得到炉膛火焰辐射能图像对应二维温度场,并采用正则化方法重建炉膛火焰三维温度场。仿真结果表明,根据二维温度场可得火焰等温线走向和分布,根据三维温度场易得火焰中心分布及全炉最高温度点信息,实现锅炉运行控制和异常温度报警,满足燃烧诊断要求并实现炉膛火焰可视化监测。 相似文献
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轴承表面缺陷类型识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对生产和装配过程中轴承表面缺陷检测传统方法的不足,提出一种新的轴承表面缺陷类型识别算法。首先改进 Canny 算子以提高轮廓识别度,将 Sift 算法应用于缺陷区域提取,对轴承表面缺陷图像和无缺陷图像进行 Sift 图像匹配以定位缺陷区域,运用像素点的异或运算以精确提取缺陷区域。选择部分 Hu 矩值和几何特征值准确描述缺陷区域,将其作为 BP 神经网络算法的输入,从而最终识别出缺陷类型。实验表明,该方法提高了识别率,且具有非接触、速度快、精度高和抗干扰能力强等优点,较好地实现了轴承表面缺陷类型的检测。 相似文献
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本文研究短时交通流预测。短时交通流预测是智能交通系统研究和实践的必要基础。本文提出和建立了一个短时交通流量预测模型,该模型利用一个基于规则的模糊系统,非线性地组合BP 神经网络模型和自适应卡尔曼滤波模型的交通流量预测结果,使得短时交通流量的预测结果更加准确可靠。该模型将传统方法和人工智能方法有机结合,一方面,利用人工神经网络强大的动态非线性映射能力,从而提高预测精度;另一方面,充分发挥卡尔曼滤波的静态线性稳定性,解决了单独使用BP神经网络进行预测时识别率不理想和可信度不高的问题。实验结果表明,本文提出的短时交通流预测模型具有较高的准确度和可靠度。 相似文献
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基于改进的BP神经网络车牌识别的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,城市智能交通系统发展的很快,车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种重要手段,也引起越来越多关注.本文对车牌识别的形态进行深入研究,应用了改进的BP神经网络算法.实验结果显示这个方法可以更高效的识别车牌并且建立一个良好的未来车牌识别技术的基础. 相似文献