检索结果-南通市图书馆

锅炉技术 2024年第4期55卷 27-31,37页

作者：赵俊杰杨如意王献文方志宁张越刘琳鸽国电内蒙古东胜热电有限公司内蒙古鄂尔多斯017000 国电电力发展股份有限公司辽宁大连116100

针对火电厂机组供电煤耗较高、分析精度较差的问题,研究基于改进主成分分析(pca)算法的火电机组供电煤耗—负荷特性建模分析方法。基于火电机组阀点效应的煤耗—出力函数,充分考虑火电机组在平稳负荷出力、升负荷出力、降负荷出力时的... 详细信息

针对火电厂机组供电煤耗较高、分析精度较差的问题,研究基于改进主成分分析(pca)算法的火电机组供电煤耗—负荷特性建模分析方法。基于火电机组阀点效应的煤耗—出力函数,充分考虑火电机组在平稳负荷出力、升负荷出力、降负荷出力时的负荷特性,构建火电机组供电煤耗—负荷特性模型,以pca为基础加入遗传神经网络(GABP),生成改进pca算法,通过pca降低网络输入变量冗余,增强学习效率,再利用GABP实现神经网络权值的优化,训练神经网络得出最优解,实现火电机组供电煤耗—负荷特性模型分析求解。试验结果表明:该方法分析获取的供电煤耗率低,节能效果较好,平均总煤耗成本为10.25万元,可精准地显示火电机组的实际运行情况,为降低火电机组供电煤耗提供理论依据。

关键词：改进pca算法火电机组供电煤耗负荷特性建模分析总煤耗

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基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法

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农业机械学报 2024年第1期55卷 223-232页

作者：马锃宏谭励曾伟贺磊盈杜小强浙江理工大学机械工程学院杭州310018 浙江省种植装备技术重点实验室杭州310018 农业农村部东南丘陵山地农业装备重点实验室(部省共建) 杭州310018

针对传统农业机器人抓取过程中视觉识别番茄果实尺寸和姿态存在枝叶遮挡的问题,提出了一种基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法。在果实抓取过程中通过视触觉传感器得到果实外轮廓接触局部点云信息,然后通过相机参数标定以及各手指... 详细信息

针对传统农业机器人抓取过程中视觉识别番茄果实尺寸和姿态存在枝叶遮挡的问题,提出了一种基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法。在果实抓取过程中通过视触觉传感器得到果实外轮廓接触局部点云信息,然后通过相机参数标定以及各手指关节变换矩阵,将不同传感器坐标系下的点云信息变换到同一基坐标系下,进而通过点云改进pca算法和ICP算法解析抓取果实的尺寸和姿态信息。为了评估所提出解析方法的性能,在实验室环境下进行了番茄尺寸和姿态检测试验。通过游标卡尺测量和深度相机扫描分别获得番茄果实尺寸和姿态的真实值,并与本文方法解析结果进行对比。检测试验结果表明,本文方法获得的番茄横向尺寸和纵向尺寸平均相对误差分别为8.66%和11.08%,番茄果轴与视场投影面的水平夹角和垂直偏转角平均相对误差分别为10.03%和14.02%。本文方法解析的番茄果实尺寸与姿态信息,可应用于番茄果实抓取过程中的姿态调控,从而提高番茄果实抓取采摘的可靠性。

关键词：番茄采摘视触觉传感器尺寸与姿态解析 PCL点云库改进pca算法 ICP算法

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基于改进pca和SVM的Android平台人脸识别系统开发

基于改进PCA和SVM的Android平台人脸识别系统开发

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作者：胡玖电子科技大学

学位级别：硕士

随着人工智能的快速发展,人脸识别的理论和技术逐渐从实验室走向工程应用。本文以Android操作系统手机为基础,研究了基于改进主成分分析(Principal Component Analysis,简称pca)和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)算法的人... 详细信息

随着人工智能的快速发展,人脸识别的理论和技术逐渐从实验室走向工程应用。本文以Android操作系统手机为基础,研究了基于改进主成分分析(Principal Component Analysis,简称pca)和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)算法的人脸识别系统。论文进一步研究探讨了邻近支持向量机算法存在的不足,并给出相应的改进方法。系统覆盖了典型人脸识别系统的主要环节,包括:原始人脸图像采集、人脸图像标准化,构建包含人脸样本数据集的本地信息管理数据库,人脸特征提取、识别分类,最终结果展示。论文的主要研究内容如下。(1)手机人脸识别系统的设计及人脸图像采集与预处理。针对手机本身特点,设计对应的系统架构、系统总体运行流程、人脸图像采集和标准化操作等;分析研究了人脸图像几何标准化、灰度化、噪声滤波、直方图均衡化等图像预处理的理论基础和优缺。(2)基于改进主成分分析的人脸特征提取算法研究与实现。分析研究了人脸特征提取算法中非常重要的主成分分析及其改进算法,通过一系列实验对这些方法进行性能对比和验证;研究特征提取算法在手机上的实现,获得人脸特征提取变换矩阵。(3)基于改进支持向量机的人脸分类器算法研究与实现。研究分析了支持向量机及其改进算法;针对邻近支持向量机算法在处理非线性样本时,样本矩阵降维方式的不足设计了基于样本选择的改进方案;设计了相关实验进行对比和验证;研究分类器算法的具体实现。(4)系统功能实现与测试。根据前述理论研究分析和系统设计,对系统各具体功能进行实现。为使程序运行处理速度更快,研究并使用了基于JNI(Java Native Interface,简称JNI)和NDK(Native Development Kit,简称NDK)的Java、Android本地开发技术;为管理识别过程所需的人员、人脸样本等各种信息,搭建了本地信息库;为更好地与使用者交互,设计了结果处理模块;最后对系统的运行及效果进行测试,验证系统的完整性、可行性。

关键词：人脸识别 Android平台改进pca算法改进SVM算法 Android本地开发

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