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基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法_刘泽鑫

针对传统三维模型分类算法时间复杂度较高、分类准确率较低等问题,提出一种基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法。将原始模型表示为八叉树结构的体素模型以优化模型的性状表达,使用设计的卷积神经网络对体素模型进行特征提取以及分类运算。实验结果表明,与其他三维模型分类算法相比,该分类算法的显存占用较小,同时具有较低的时间复杂度和较高的分类能力。

  • 2021-06-18
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藏纸制作技艺数字化保护方法探究_杨晓波

本文采用Maya技术将藏纸的制作过程以动漫的形式呈现,通过搜集整理素材、创建剧本、人物建模、场景建模、骨骼绑定、动画制作、渲染和后期合成等环节,图文并茂直观地展现藏纸制作技艺各个工序,同时真实地再现了传承人次仁多吉一家对这种传统非遗技艺的执着和坚持。这种利用文化与科技融合创新进行可视化传播的手段既让观看者以一种新的方式直观了解藏纸工艺的制作流程和传承发展价值,让更多的人接受和使用藏纸;又使得这种古老技艺以精美传神、通俗易懂的方式在孩子们的世界传播,让下一代从小接触和了解藏纸,以培养出更多的藏纸兴趣爱好者和传承人,以期有效缓解藏纸技艺濒临灭绝的危机。

  • 2021-06-18
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基于图像识别技术的变电站设备短路损耗工况检测模型算法_王铭民

传统检测模型中变电站设备运行工况识别目标与背景分界模糊,导致变电站涉及短路损耗工况检测效率较低,针对该问题,提出了基于图像识别技术的检测模型算法。将图像转化为二值图像,提取二值图像特征矢量,采用支持向量机识别变电站设备运行工况。结合图像识别技术有效分离出待识别目标与背景,以计算机集成制造系统CIM资产为基准,建立运行待识别目标工况检测模型,由此完成变电站设备运行工况检测模型算法研究。通过实验对比结果可知,该模型最高检测效率可达到97%,能够有效反映变电站设备运行工况,进而减轻调度工作人员的工作强度,提高检测效果,对变电站在线检测系统研发具有参考价值。

  • 2021-06-17
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在线订餐生产配送联合调度模型及算法_王旭坪

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布(λ=1,2,3,4)的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。

  • 2021-06-16
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基于GA_ELM混合模型的急性心肌梗死定位算法研究_张行进

针对心肌梗死疾病的快速准确定位,提出一种结合基因算法和极限学习机(GA-ELM)的新定位算法。对多导联心电图(electrocardiogram, ECG)进行去噪预处理;分别定位出每个R波峰的位置,并将心电信号分割成相互独立的心搏序列,作为混合模型的输入;采用(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)心肌梗死数据库验证所提算法的有效性。利用十折交叉验证法评测算法定位的精度,实验结果表明,GA-ELM混合模型对心肌梗死定位的准确率达到98.42%,性能优于其他文献的算法,对医护工作者确定心肌梗死部位具有重要的临床意义。

  • 2021-06-17
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基于PID预测控制的机炉协调控制系统_姚薇

机炉协调控制系统的热力过程控制是典型的多变量系统.本文提出一种在多变量条件下,结合PID和模型预测控制相融合的控制策略——MIMOPID-MAC.根据Lyapunov稳定性理论,此算法对于闭环控制系统具有稳定性.燃气锅炉的模拟实验证明了该控制策略具有较小的稳态误差、较短的上升时间、较小的超调,保证每个控制变量跟踪设定值快且平滑,对于外部干扰和模型不确定时具有很好的适应性和鲁棒性.在一定程度上摆脱了PID调节时间较长,MAC稳态误差较大的问题.

  • 2021-06-16
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基于大数据分析的供热二次管网异常监测的算法比较_张庆峰

近年来供热二次网平衡调控和节能日益成为供热企业关注的焦点。随着热计量器具的大量安装和海量数据的采集,供热企业积累了前所未有的供热末端数据,但是这些数据存在着数据量大、有一定失真度等问题,使得供热企业由于缺乏合适的工具而无法发挥这些数据的作用。基于上述原因,本文提出了一种基于孤立森林的分布式算法,通过对热计量表数据进行分析,对数据进行清洗和筛选,从而正确识别出供暖异常情况。本文将孤立森林算法部署到spark分布式计算平台上,极大地提高了算法的运行速度,并且误报率(FPR)和查全率(TPR)等指标都优于常用的K均值(K-Means)算法和高斯混合模型(GMM)算法。

  • 2021-06-18
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基于LS_SVM与BP算法的非等高扬尘污染模型发现及分类预测_鞠训光

针对不同高度下扬尘污染分类预测问题,通过无人机实时监测不同高度的扬尘污染数据,应用最小二乘支持向量机构建其分布模型,采用BP神经网络验证了分类模型预测的准确性.数据分析结果表明:在30m以下低空范围,扬尘污染较90m以上高空严重,扬尘污染主要密集在20~30m范围;在80~250m高空范围,扬尘污染与高度基本成正比,即高度越高,扬尘污染指数值越大.

  • 2021-06-17
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