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1.
02 0 4 0 不同路径下的蒸馏状况 Chem Eng ,2 0 0 1,10 8(10 ) :31 39,英0 2 0 4 1 获得更清洁蒸汽的关键是监控好锅炉给水 Chem Eng ,2 0 0 1,10 8(10 ) :82 87,英0 2 0 4 2 加强对蒸汽疏水器的维护保养 Chem Eng ,2 0 0 1,10 8(10 ) :88 91,英0 2 0 4 3 减小不稳定状态流动 Chem Eng ,2 0 0 1,10 8(10 ) :96 10 3,英0 2 0 4 4 有关传感器和分析器方面的最新动态 Chem Eng ,2 0 0 1,10 8(10 ) :10 5 111,英0 2 0 4 5 粒状产物的真空微波干燥 Chem Eng ,2 0 0 1,10 8(10 ) :135 … 相似文献
2.
4.
针对大多数SLAM系统在动态环境下相机位姿估计不准确与环境语义信息利用不充分的问题,提出一种基于实例分割的关键帧检测和贝叶斯动态特征概率传播的动态物体检测算法,并对环境中存在的静态物体三维重建,以此构建一个动态环境下的多物体单目SLAM系统。该系统对关键帧输入图像进行实例分割与特征提取,获取潜在运动物体特征点集合与静态物体特征点集合;利用非运动物体特征点集合获取帧间位姿变换,普通帧利用贝叶斯对动静态特征点进行概率传播,利用静态特征点集实现对相机位姿的精准估计;在关键帧中对静态物体进行联合数据关联,数据充足后进行多物体三维重建,构建多物体语义地图,最终实现多物体单目SLAM。本文在TUM与Boon公开数据集上的实验结果表明,在动态场景下,相较于ORB-SLAM2算法,绝对位姿误差的均方根误差平均降低54.1%和58.2%。 相似文献
5.
针对流程工业中,工况改变导致传统软测量模型预测精度下降的问题,考虑到工业数据连续性、序列性、多重共线性、数
据量庞大等特殊性对模型建立的影响,提出一种基于时间近邻拉普拉斯正则的多工况软测量回归模型框架。 针对工业数据的
多重共线性,回归框架采用非线性迭代偏最小二乘方法,同时引入域适应正则项改善工况变化对模型的影响,在此基础上,提出
时间近邻拉普拉斯正则项,能够在映射过程中保持住数据的序列结构,并且大幅度减少模型训练时间以满足工业实时性要求。
实验部分以三聚氰胺聚合过程多工况数据集为例,对本文模型的预测有效性以及减少训练时间的有效性进行了实验和分析。
结果表明,与传统方法偏最小二乘回归相比,当目标工况为工况 1 到工况 4 时,本文方法使平均均方根误差分别降低了 30. 3% 、
31. 4% 、29. 3% 和 24. 1% 。 且相较于传统全连接法,时间近邻法构建拉普拉斯正则项能够使得四个工况上模型训练时间分别降
低 14. 11、 1. 01、 26. 43 和 0. 71 s,表明该模型的预测准确性和训练时间均得到有效改善. 相似文献
7.
8.
9.
程兰松 《探矿工程(岩土钻掘工程)》1993,(6):35-35
在大口径桩基工程中,我们常常在同一工地上遇到几种不同直径的桩基,这就要求必须同时准备几种相应直径的钻头。对于一些小工程(桩数不超过20根),在施工结束后,钻头尚未达到报废的程度,而在下一个工程中又不一定适用,于是常常出现改过来改过 相似文献
10.