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Determination to Weighting Coefficient of Combination Forecast Based on Rough Set Theory 总被引:1,自引:0,他引:1
The problem of determination to weighting coefficient is a key and difficulty for combination forecast. A method of determining weighting coefficient based on rough set theory is showed in this paper. Determining weighting coefficient is translated into estimating significance of attributes among rough set. A relation data model about combination forecast is established. Knowledge systems are built through making attribute value into eigenvalue. Under data moving, the weighting coefficients of a combination forecast model are computed by analyzing the dependence and significance of forecasting method for the predicted object. The proposed approach overcomes the subjectivity of traditional determination to weighting coefficient, avoids computing linear or nonlinear extremum problem and makes combination forecast more objective. The validity of the proposed approach is verified with a case. 相似文献
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以淤泥类软土的动力特性为基础发展起来的振动挤淤法,在标准海堤软土地基处理中有其独特的实用性。根据海堤的工程特点,分析了振动挤淤法在处理海堤软土地基的必要性和可行性。并着重阐述了振动挤淤法中3个关键施工参数的理论分析和工程实践,这3个参数包括:基础埋深,最小垫层厚度,施工机械作业参数。 相似文献
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模糊故障诊断在水电机组中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据水轮发电机组的振动特点,本文探讨了适合于水轮发电机组的振动故障诊断方法,提出了将模糊技术应用于水轮发电机组振动故障诊断的思想,简要阐述了模糊故障诊断的基本原理,列出了水轮发电机组的征兆集和故障集,并根据征兆集和故障集的相互关系,提出了相应的模糊关系矩阵。最后通过模糊关系矩阵的运算,确定水轮发电机组的故障模糊向量。并以实际机组的振动故障为实例,验证模糊故障诊断方法的可行性和优越性。 相似文献
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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
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对川北医学院读者的文献信息需求进行了问卷调查,对调查结果进行了定量统计和定性分析,同时基于读者文献信息需求特点、需求规律及其影响因素等对该院图书馆文献资源建设提出了一些建议。 相似文献
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为定量评估澜沧江中上游及元江水电开发对水资源的消耗并判断其影响因素,同时与全流域对比澜沧江中上游水电开发水资源消耗水平,以澜沧江中上游和元江两个不同水热、地形条件的干流水库为研究对象,采用总蒸发水量法计算水电站水足迹.结果表明:元江干流的2座水电站水足迹平均值为3.19 m3/GJ,澜沧江4座水电站平均值为0.51 m... 相似文献
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为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果:1)针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2)使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3)引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87... 相似文献