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1.
2.
质量控制图是由沃特·休哈特在1928年率先提出的,在后世的各项研究中得到了广泛应用,也得到了大众的认可。质量控制图初期集中用在工业生产的质量控制,现在主要应用在分析实验中,对检测品质量的优劣进行控制。 相似文献
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4.
《信阳农业高等专科学校学报》2020,(1):117-121
提出了一种基于深度学习的高鲁棒性恶意软件识别算法,该算法利用软件的操作码序列来检测恶意软件。首先采用类信息增益进行特征选择,然后提出了基于启发式规则的图生成算法,并将图转换为矢量空间,最后应用基于堆叠自编码器的深度学习框架对恶意和正常软件进行分类。实验评估结果说明了与现有的算法相比,恶意软件识别算法具有较高的鲁棒性。 相似文献
5.
针对传统土地整治项目施工监管、后期监测效率不高的问题,本文通过低空无人机航摄和PhotoScan软件后期处理,对比生成的正射影像图和Google earth卫星图的分辨率和位置,发现该影像图能精准、高效的表征项目区影像数据变化,从而得到一种可用于土地整治项目各阶段动态观测的简单、快捷方法。 相似文献
6.
明代是茶书画创作的高峰期,其中唐寅是成绩斐然的重要代表人物,其题诗画《事茗图》、《品茶图》等是广受称颂的茶艺术佳作。本文在考察唐寅人生经历的基础上,立足茶审美视角,对《事茗图》中淡泊隐逸的审美情趣进行赏析,发现这种茶审美趣味虽然沿袭自唐风宋韵,却有其鲜明的时代特色,反映了明代文人独创的茶审美观:通过世外桃源般的品茶氛围的营造,似"高山流水"的事茶心志的表达,日常"市隐"生活中的茶事同样可以充满高雅的情趣。这种隐逸之趣是画家对自我和现世生活方式、生命价值的积极探索,值得当代茶美学建设者借鉴和弘扬。 相似文献
7.
基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
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1背景在电力生产运行过程中,常常需要对电力设备铭牌、运行工况等进行查看、摄影或拍照,如对台区配电变压器、配电柜电流互感器铭牌拍照,读取高处电能表示数,查看电缆沟封堵情况等。目前主要通过手机或照相机进行,这些传统方式主要存在三大不足:一是临近带电设备进行拍照,存在较大人身触电风险;二是登高拍摄,存在高处坠落和触电风险;三是检查地下管沟时,存在误吸入有毒气体风险。 相似文献
10.
为实现树状灌溉管网低能耗、投资节约以及灌水均匀度高等目的,构建了树状灌溉管网非线性数学模型,设定压力、管径、流速为约束条件,设计了模拟退火与布谷鸟(SACS)混合算法,结合文献[14]资料数据分别采用遗传(GA)算法、模拟退火遗传(SAGA)混合算法、布谷鸟搜索(CS)算法、SACS混合算法4种优化算法对模型进行了求解.优化结果表明,采用SACS混合算法比GA算法灌溉管长减少了16.27%、投资节约了2.13%,比SAGA混合算法、CS算法,虽灌溉管长相等,但管径得到较大的优化,投资分别节约了3.76%、17.28%,验证了SACS混合算法的有效性.最后,以贵州省石阡县龙塘大屯茶叶园区216 hm2现代水利试点区喷灌工程为例,采用SACS混合算法对喷灌工程管网进行了优化,比传统设计方法灌溉管长减少了12.08 m,投资节约了17.93%,优化效果明显,为树状灌溉工程管网优化设计提供了新的思路. 相似文献