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针对主成分分析-贝叶斯判别法(PCA-BDA)仅支持安全评价但不能发现危险因素的问题,引入属性重要度的概念,提出一种改进的PCA-BDA算法,并将其应用于石油钻井安全评价。首先,使用原始PCA-BDA方法评估出各条记录的安全等级;然后,利用主成分分析(PCA)过程中的特征向量矩阵,贝叶斯判别(BDA)过程中的判别函数矩阵,以及各安全等级的权重计算得出属性重要度;最后,通过参考属性重要度来调控属性。安全评价准确率的对比实验中,改进PCA-BDA方法准确率达到96.7%,明显高于层次分析法(AHP)和模糊综合评价法(FCE)。调控属性的仿真实验中,调控重要度最高的3个属性70%以上的钻井安全等级得到改善;相对地,调控重要度最低的3个属性钻井安全等级几乎没有变化。实验结果表明,改进PCA-BDA方法不仅能够准确地实现安全评价,同时能够找出关键属性使石油钻井安全管理更有针对性。 相似文献
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为研究7075铝合金表面质量与摩擦磨损性能间的关系,在摩擦磨损试验机上进行了7075-T651铝合金与Si3N4球的对磨实验,探讨了不同表面粗糙度对该铝合金摩擦磨损行为的影响。实验结果表明:试样初始表面粗糙度和摩擦系数,二者之间无明显关系;在1 min的摩擦磨损实验中,试样表面粗糙度为0.074μm的铝合金磨损量最小为0.12 mg;在磨损过程中,磨损损伤表面存在微切削和挤压剥落的现象,并且出现鳞片状磨痕,主要磨损类型为磨粒磨损。 相似文献
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基于Mean Shift图像分割和支持向量机判决的候梯人数视觉检测系统 总被引:2,自引:0,他引:2
根据电梯群控系统的需求,提出了一种基于视觉检测技术获得候梯人数的新方法.考虑候梯人数检测系统的监测目标为候梯人群,而候梯人群的心理、建筑风格,摄像机的安装角度、复杂背景等因素均会影响到待识别模式的提取,故作者提出了以人体头部作为模式进行模式识别来检测候梯乘客的数量.该方法以Mean Shift图像分割算法和支持向量机(SVM)决策分类器为核心,考虑候梯人群图像采集角度、拍摄镜头的特殊性等对候梯人群头部进行精确识别,较为快速地得到了准确的识别结果.实验证明,该方法处理图像速度可保持在每幅图片2 s以内,准确率超过80%,满足了电梯群控系统的需求.由于能够使电梯群控系统获得稳定可靠的输人参数,从而提高了电梯群的运送效率. 相似文献
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