基于ADE算法优化的木材单板染色全光谱配色模型研究_魏艳秀

采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度,通过循环迭代取值的方法确定Stearns-Noechel模型中参数M的最优值。采用新模型对8组标准样进行染色配方预测,以CIEDE 2000色差评价标准对实验结果进行评价。结果表明:基于ADE优化模型预测染色配方得到的拟合样与标准样间ΔE00均小于3；迭代次数是遗传算法的13.04%,差分进化算法的50.00%,寻优速度更快；对于标准样1,新模型预测配方得到拟合样与标准样间ΔE00约为最小二乘法、遗传算法和差分进化算法优化模型的1/5、1/3与1/2,预测精度更高,说明了新模型在染色木材单板全光谱配色方面具有较高的使用价值。

2021-05-03
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CAD模型三角网格优化算法_尤磊

针对工业产品设计过程中的一个实际问题——如何高质量地将连续的CAD模型转换为离散的三角网格模型,提出一种基于Creo二次开发平台与几何特征保持的CAD模型的三角网格优化算法.首先基于Creo的二次开发平台构建CAD模型的特征点集；然后通过逐面网格化构建每个面的网格模型,通过网格模型逼近得到一个初始三角网格模型；最后结合CAD模型的几何特点改进RAR网格优化算法局部算子的适用性条件,使用改进算法对初始三角网格模型进行网格优化.将算法集成于Creo 2.0软件中,以3个工业零件的CAD模型为数据开展实验,结果表明,该算法构建的初始网格模型与原始几何模型逼近程度好,优化的网格模型具有较好的性能参数.

2021-05-06
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仿生型脉冲神经网络学习算法和网络模型_尚瑛杰

为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点；结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

2021-04-30
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一种基于C_V模型的电晕放电紫外成像分割方法_潘臻

为了判断高压设备发生电晕放电的位置和大致的放电强度,利用紫外成像仪对设备进行记录并判断高压设备的绝缘缺陷。通过C-V（Chan-Vese）模型方法对紫外图像光斑进行图像分割提取,且引入了光斑面积和光斑边界周长两个特征量来判断设备放电状态。结果表明,C-V模型提取光斑自动化程度高,耗时短,抗噪能力更强,具有很好的全局优化,能够在一定程度上减少漏检的放电区域,且引入的特征量能够较好地表征放电状态。

2021-04-30
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一种模型决策森林算法_尹儒

随机森林（RF）具有抗噪能力强,预测准确率高,能够处理高维数据等优点,因此在机器学习领域得到了广泛的应用。模型决策树（MDT）是一种加速的决策树算法,虽然能够提高决策树算法的训练效率,但是随着非纯伪叶结点规模的增大,模型决策树的精度也在下降。针对上述问题,提出了一种模型决策森林算法（MDF）以提高模型决策树的分类精度。MDF算法将MDT作为基分类器,利用随机森林的思想,生成多棵模型决策树。算法首先通过旋转矩阵得到不同的样本子集,然后在这些样本子集上训练出多棵不同的模型决策树,再将这些树通过投票的方式进行集成,最后根据得到的模型决策森林给出分类结果。在标准数据集上的实验结果表明,提出的模型决策森林在分类精度上明显优于模型决策树算法,并且MDF在树的数量较少时也能取到不错的精度,避免了因树的数量增加时间复杂度增高的问题。

2021-05-06
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不平衡数据集下基于自适应加权Ba_省略__GBDT算法的磁盘故障预测模型_李新鹏

针对磁盘数据集中正负样本数目严重不平衡导致基于机器学习的分类算法易出现故障预测准确率低的问题,本文提出一种基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.首先,提出基于聚类的分层欠采样方法对健康磁盘样本进行多次抽样,解决随机欠采样方法易丢弃潜在有用样本的问题；其次,将每次采样后样本与全部故障磁盘样本组合得到多个样本子集,通过训练这些子集建立多个预测精度较高的GBDT子分类模型；最后,根据待测点邻域样本类别自适应确定各子模型权重,据此通过加权硬投票集成最终的磁盘故障预测模型.在8组KEEL不平衡数据集上实验结果表明,与现有典型不平衡学习算法相比,少数类的召回率平均提升了9.46%；同时在磁盘公开数据集和某调度系统磁盘数据上对比验证了该方法在故障预测率上的先进性.

2021-05-06
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基于AdaBoost算法的炉芯温度预测模型_王坤

为了更好地检测炉缸工作状态的变化,运用AdaBoost集成算法建立了炉芯温度提前预测模型。通过提前预测炉芯温度,可以捕捉炉缸状态的变化趋势,便于操控者及时调整。收集了承钢4号高炉相关参数的实时数据,以时间为轴进行整合对应,使用拉依达准则进行粗大异常值的检验,线性插值法进行空缺值的填补,再利用相关性系数对输入参数进行冗余剔除,最后运用AdaBoost集成树模型进行预测,发现其预测效果较之单棵决策树模型要更加精准。

2021-04-30
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基于VSIMM_SRCKF的ADS_B航迹滤波方法研究_杜云

为了提高ADS-B航迹跟踪精度,并针对交互多模型算法所选模型集而导致的跟踪性能下降的问题,采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型（VSIMM-SRCKF）算法对航迹进行滤波。建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合,在滤波过程中,SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到,使计算复杂度降低,并且使协方差矩阵保持非负定,能够避免滤波中的发散问题。仿真结果表明:提出的基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型算法（VSIMM-SRCKF）在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法,说明VSIMM-SRCKF算法具有更好的跟踪精度,可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。

2021-05-06
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