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131.
利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列 ,对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型 ,而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时 ,首先用分类器判别其类别 ,以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟。通过与不加分类的总体神经网络模型的模拟结果加以对比 ,结果表明这种基于径流分类的降雨 -径流模型表现出了更优良的性能 ,可以较大地提高径流模拟精度。 相似文献
132.
基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。 相似文献
133.
134.
本文不采用缝隙管的假定,提出毛管水头线的多段折线模型;在此基础上,定义了降比r和压比G,根据r的大小,讨论了均匀坡毛管压力水头的分布;讨论了总水头损失计算方法;导出诸水力特征量的计算公式。 相似文献
135.
针对自然背景下牧草难识别的问题,提出一种基于双池化与多尺度核特征加权的卷积神经网络牧草识别方法。双池化特征加权结构通过将卷积层输出的特征图分别进行最大值池化和均值池化得到两组特征图,引入特征重标定策略,依照各通道特征图对当前任务的重要程度进行加权,以增强有用特征、抑制无用特征;多尺度核特征加权结构通过在卷积层中同时使用3×3和5×5两种卷积核,并将网络的前几层特征复用后进行加权,以提高重要特征的利用率。对10类牧草图像进行识别实验,结果表明,该方法识别率为94. 1%,比VGG-13网络提高了5. 7个百分点,双池化与多尺度特征加权有效提高了牧草识别精度。 相似文献
136.
介绍了实验室现有的多个实验工艺流程装置以及控制系统的特点,描述了在实验室环境中应用常规控制系统、集散控制系统、现场总线控制系统与工业以太网控制系统实现对多个工艺流程装置的自动控制,以及研究自动化综合实验网络的构建、智能控制理论与方法的运用和教学实践的应用. 相似文献
137.
遗传神经网络在温室黄瓜霜霉病预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在神经网络结构的优化、连续权重的训练中采用遗传算法的方法对日光温室黄瓜霜霉病进行预测,并对其发生程度进行了拟合,计算值与实际值接近,表明该模型具有良好的预测效果。 相似文献
138.
本文对环状管网运行中仅开启一个出水口的水力计算方法进行了探讨。计算出了特征长度系数、平均特征长度系数和最大特征长度系数,并将其排成数表供直接查用。同时计算出了双环管网平均和最大特征长度系数的回归方程,经比较,本文提出的计算方法简单、可靠,便于设计中应用。 相似文献
139.
140.
针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性,基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型,并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化。为了克服粒子群算法的局部收敛性,在迭代过程中,根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整,从而提高算法的搜索能力。仿真结果表明,所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较,收敛速度快、迭代次数少、具有较强的全局寻优能力。 相似文献