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391.
基于粗糙集和混合聚类法的决策表约简算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析粗糙集理论、分层聚类算法和k-means聚类算法的基础上,提出一种基于粗糙集和混合聚类法的决策表约简算法,该算法首先是使用基于分层聚类的k-means混合聚类法离散化决策表中的连续属性,然后利用粗糙集理论对离散后的决策表进行属性约简,得到决策规则集,并通过在铁路客运量预测系统中的应用验证了算法的可行性和有效性. 相似文献
392.
以国产槲寄生为原料,研究了提取温度、料液比、提取时间和提取次数等因素对槲寄生多糖提取率的影响,并优化了槲寄生多糖中脱蛋白、脱色及醇沉技术.研究结果表明:提取温度95℃,料液比1∶26,提取时间3 h,可获得最佳的多糖提取率4.08%;之后对槲寄生粗多糖采用三氯乙酸法去除杂蛋白、活性炭法脱色,经80%乙醇沉淀,干燥后得槲寄生多糖产品.经紫外和红外光谱分析,国产精制槲寄生多糖不含蛋白和核酸,主要是吡喃多糖. 相似文献
393.
地铁列车走行部的良好运行状态是列车安全运行的保障。针对其关键部件发热故障的检测问题,研发了基于深度学习的地铁列车走行部关键部件温度检测系统。该系统采用红外热像仪获取走行部热成像图,引入注意力机制模块和CIoU损失函数,改进YOLOv5目标检测模型,识别、定位出关键部件;对关键部件图像进行灰度化处理和自适应阈值分割等操作,提取温度。基于实验室的Pytorch深度学习平台,在南京地铁运营公司马群车辆段对所研发的系统进行实验。实验结果表明,该系统可以获取走行部热成像图,准确定位关键部件并提取其温度信息。 相似文献
394.
长期以来LKJ基础数据均是由人工编制,为提高数据编制准确性及效率,使数据结构更加规范,研发了LKJ基础数据自动编制系统,包含LKJ原始数据检查、工程表文件生成、基础数据自动编制、校核、交接等环节,减少了人工参与度,降低LKJ基础数据错编、漏编风险,实现人控向机控转变。 相似文献
395.
在役跨海桥梁、港口工程等的服役环境恶劣,多数情况下采集到的裂缝图像背景复杂、噪声干扰较多。为了克服现有技术存在的不足,提出一种基于分形理论和二次分割的图像裂缝特征提取方法。该方法采用分形参数作为裂缝图像的特征参数,能优先抑制裂缝图像中产生干扰过多的问题,有效克服灰度不均匀、噪声块多和背景复杂的干扰因素,同时基于二次分割理论,结合两种不同的算法特点,利用粗分割排除干扰区域,利用细分割对目标区域内裂缝精准分割,实现混凝土结构裂缝目标准确有效的提取,具有更好的分割效果。 相似文献
396.
397.
针对现有基于灰度阈值的钢轨擦伤检测算法受光照等外部环境的影响较大的问题,本文提出了一种基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法。首先通过分析采集图像在垂直方向的灰度均值曲线,提取出钢轨顶面区域;然后运用边缘检测的方法得到擦伤区域边缘的候选像素点;最后运用形态学处理删除不属于擦伤区域的虚假边缘,确定钢轨擦伤区域的位置。用测试数据集对本文算法进行检测性能评测,并与基于灰度阈值的算法进行对比。结果表明:本文算法对圆斑状钢轨擦伤样本的检测准确率为96.4%,而基于灰度阈值的算法的检测准确率为86.8%,本文算法的检测准确率大幅提升,能够对钢轨擦伤进行有效检测。 相似文献
398.
运营环境下桥梁受到的车辆荷载是非平稳的,不满足一般运营模态分析方法的基本假定,在桥梁阻尼比识别过程中可能引入较大误差。为了提升基于非平稳监测数据的桥梁阻尼比识别准确性,探究其变化规律,提出了一种基于衰减响应模式提取的桥梁阻尼比识别方法,从大量的识别结果中分析阻尼比在运营期间的统计特征及规律。该方法利用U-net卷积网络从桥梁的监测数据中提取出衰减响应数据,进而利用希尔伯特变换方法识别桥梁阻尼比。分析了一座独塔斜拉桥2年的监测数据,并识别了桥梁前2阶竖弯模态的阻尼比,统计了其在不同时段概率密度分布,分析了温度和交通荷载对阻尼比的影响规律。研究结果表明:所提方法可以从海量监测数据中有效提取出监测数据中的衰减响应;桥梁阻尼比分别与环境温度及交通荷载存在弱负相关和强正相关关系;桥梁阻尼比受车辆荷载影响显著,主要来源于摩擦耗能与车桥耦合效应,前2阶阻尼比平均值在车辆较少时分别为0.72%和0.58%,白天车流量较大时阻尼比平均值分别为1.05%和0.79%。 相似文献
399.
400.
为实现钢桥表面锈蚀的准确提取及可视化,提出基于三维重构的钢桥锈蚀提取方法。该方法利用无人机采集桥梁影像,基于倾斜摄影生成三维点云模型,通过点云模型进行RGB颜色分布直方图统计,获取模型初始聚类中心,运用K-means聚类算法结合最大类间方差法获取锈蚀最佳分割阈值,进而对锈蚀率及锈蚀等级进行评估,并结合点云模型实现锈蚀可视化。以某钢桁拱桥为背景,采用该方法提取锈蚀区域,基于视觉分析和定量分析进行精确度评价,验证方法的有效性。结果表明,该钢桥的表面锈蚀率1.3%~9.4%,锈蚀等级为3~4级;提出的钢桥锈蚀提取方法平均正确提取率可达90.1%,平均漏提取率、误提取率分别为9.9%、8.2%,可有效用于钢桥表面锈蚀提取。 相似文献