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应用贝叶斯判别分析理论和方法,选用粘粒含量、粉粒含量、液限、塑限和塑性指数5项指标作为判别因子,建立了膨胀土胀缩等级分类的贝叶斯判别模型。通过具体的计算实例说明了该方法的应用步骤,并对该方法的合理性和有效性进行了验证。 相似文献
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设计一种基于机器视觉的硅钢片智能焊接系统,通过CCD传感器对焊缝进行跟踪检测,采用数字图像处理算法对焊缝进行识别,并采用PID控制对焊接过程跟踪焊接。 相似文献
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基于高斯过程机器学习方法的隧道围岩分类模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有围岩分类方法的局限性,基于工程实例,利用分类性能优异的高斯过程机器学习模型建立围岩类别与其主要影响因素之间的非线性映射关系,进而提出一种基于高斯过程的隧道围岩分类模型,实现不同情况下围岩分类的合理识别.将该模型应用于川藏公路二郎山隧道围岩分类,研究结果表明,隧道围岩分类的高斯过程机器学习模型是科学可行的,与人工神经网络模型、支持向量机模型相比较,该模型具有参数自适应化的优点,能方便快捷地给出合理可靠且具有概率意义的围岩分类评价结果,可对围岩分类结果的不确定性或可信度进行定量化评价. 相似文献
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