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721.
研究了制动力曲线异常检测方法, 分析了回踩异常特性, 考虑了制动力检测工况和制动力曲线变化趋势, 基于余弦相似度与相对误差, 对制动力数据进行聚类, 建立了制动力曲线分段算法; 将制动力曲线分为阻滞段、上升段、持续段和释放段, 提取出相应的数据子集; 对3家检验机构的9 120条制动力曲线进行人工筛选和分析, 归纳了制动超前、回踩、增长滞后3种异常特征, 给出了相应异常检测算法; 对于较难识别的回踩异常, 根据动态规划思想, 找出上升段最长连续趋势下降子序列, 计算了该子序列占制动力曲线上升段的行程比, 并结合经验值来判定该子序列是否异常。研究结果表明: 对于维度不大于32的低维制动力数据, 通过余弦相似度可聚类制动力曲线的阻滞段、上升段、持续段和释放段; 对于维度大于32的高维数据, 因为维数较高, 行程比较小, 分界点对整个序列相似度影响较小, 在这种情况下, 必须在考虑相似度的情况下, 通过分界点的相对误差进一步约束聚类结果, 可以确定制动力曲线的阻滞段、上升段、持续段和释放段; 由于采集的回踩子序列占制动力曲线的行程比为9.8%, 大于行程比的经验阈值8.2%, 因此, 该制动力曲线具有回踩异常, 判断结果正确, 方法可靠。 相似文献
722.
传统的高排放移动源识别方式是将采集的尾气数据与预先设定的排放阈值进行比较判
定,但是,排放阈值的设定很大程度上取决于人为标准,并且忽视了外部因素对尾气排放的影响,
无法真正反映移动源排放水平。针对此问题,本文结合机器学习算法,提出一种基于深度特征聚
类的高排放移动源识别方法。首先,利用随机森林算法筛选出不同污染物(CO、HC、NO)排放的
主要影响特征;其次,对多维影响特征进行聚类分析,获取高排放类别标签;最后,训练得到基于
深度森林的移动污染源分类模型,自动识别高排放目标源。通过对比实验,在合肥市机动车污染
遥测数据集上验证了所提方法的有效性。 相似文献
724.
725.
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726.
笔者详细讨论并成功开发了“法律案例分析系统”的一个子系统一“法律案例自动归类系统”,系统首先通过大量的法律案例训练文档得到树结构中每个类(叶子类和中间类)的类特征词权值表,然后在此基础上计算新法律案例文档相对于各个类的累加权值,最后累加权值最大并且是叶子类的类即是该法律案例应归入的类,笔者还给出并分析了用到的两个重要公式(特征词权值公式和类累加权值公式),详细介绍了系统的核心—基于词典的分词算法,实验表明本系统具有很好的通用性和扩展性,归类准确率较理想。 相似文献
727.
728.
在实际机械加工中,经常会遇到各类内孔和外圆有同轴度要求的回转类零件。这类零件结构形式多样,一般有较高的热处理硬度,同时生产现场加工设备有限,这些条件往往制约了工艺方法的选择范围;这类零件的内孔和外圆一般有严格同轴度、尺寸公差和表面粗糙度要求,但是主要工艺难点还是如何保证同轴度。如何根据零件不同的结构、精度要求及生产实际,有针对性地制定出比较合理的工艺,经济高效地加工出符合要求的合格零件,是每名工艺人员需要面对的问题。本文总结了作者在多年实际生产加工中针对这类零件采用的一些工艺方法和加工技巧,供参考。 相似文献
729.
通过对大连某高校航海类非英语专业大学生英语学习动机进行问卷调查,从而得出结论:大多数学生学习英语的动机为工具型动机,成功型英语学习者同时还具备内在动机,两种动机的相互作用是成功学习者学好英语的主要因素。对航海类非英语专业大学生英语学习的不同动机进行分析,并提出建议。 相似文献
730.