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1.
针对当前地下管网CCTV检测缺陷中存在自动化程度偏低及依赖专业人员技术水平的问题,综合采用图像处理和深度学习技术构建了辅助检测人员快速、准确地识别管道缺陷类型的智能方法。首先,收集十类典型缺陷图像,对其进行图像处理生成样本集;在此基础上,以深度卷积神经网络AlexNet和ResNet50为基础框架,使用预训练AlexNet和ResNet50网络迁移学习管道缺陷特征,通过敏感性分析优化了分类网络参数,然后,通过测试集验证了管道缺陷智能分类模型的准确性,并结合具体工程实例验证建立方法的有效性。结果表明:两类管道缺陷智能分类模型在测试集上分别达到92.00%和96.50%的准确率,实际工程实例准确率达到了85.41%和87.94%,且ResNet50的分类效果更优,具有较好工程适应性。图像处理和深度学习技术可提高排水管道缺陷分类的自动化与准确率,值得进一步进行推广。 相似文献
2.
为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障. 相似文献
3.
整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。 相似文献
4.
5.
结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数,在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象,基于非接触测量获得的三维点云数据,提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法;在结构面粗略分组提取的基础上,通过投影变换、散乱点拟合等算法,求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统,实际案例分析表明,本文方法可有效实现结构面的自动细化分类,并能够计算出间距等相关参数,可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑. 相似文献
6.
针对LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型生成的大量topic,很大部分topic内部词语相关度很低,可解释性差,对语言模型后的应用效果带来一定的影响.针对这一问题,该文提出了一种基于主题加权LDA模型的情感分类方法,该模型实现不同主题中内部相关的词语特征加权计算,能够消除不同主题内具有相关度词语的相互影响.实验结果表明,与传统LDA模型分类方法对比,该文提出的基于主题加权LDA模型的情感分类方法平均F1值提高了6.7%~8.1%,验证了该文提出的方法是有效的,提高了分类效果. 相似文献
7.
中国苦苣苔科植物中王文采旧分类系统与Weber新分类系统的名实更替 总被引:1,自引:0,他引:1
自从引入分子系统学的观点和技术手段以来,我国的苦苣苔科植物在属一级水平上的撤销、合并、转置、扩增等修订与再修订工作多次发生。众多物种的系统位置变迁、学名的更替变换对我国科研人员在国产苦苣苔科植物研究、成果发表方面造成了很大的混乱和困扰。为协助不同学科方向的学者更好地理解我国苦苣苔科植物系统修订与变更前后的过渡关系,同时解决苦苣苔科分类系统发生的变化导致出现的大量相关拉丁学名和中文名错用的现象,本文研究了自2011年中国苦苣苔科植物新系统构建以来,中文科技论文中中国苦苣苔科植物名称(包括学名和中文名,主要是学名)更替上出现的混淆问题,并据此展开分析。从学科和时间的角度看,2012—2017年,中文科技文献中修订前的属名仍然大量出现,以唇柱苣苔属为首,出现在园林植物学、植物生态学、植物生理学、植物化学、中药学等学科之中,但随着新分类系统逐渐被接受,旧学名出现的频度开始出现下降。进一步统一修订后的我国苦苣苔科植物学名和中文名,对于提高中文科技期刊的科学性具有重要的意义。 相似文献
8.
首先, 基于点互信息与信息检索(PMI IR)算法, 提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法, 对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充, 得到了具有一定规模、 高质量的情感词典, 包括基础情感词典、 目标情感词典、 网络用语情感词典、 表情符号情感词典、 否定词词典、 疑问词词典、 程度副词词典和连词词典. 其次, 通过细化文本语义分析规则计算文本情感值. 实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
9.
为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自变量构建Logistic模型。结果表明:广东省机-非交通事故数量和死伤人数整体呈上升态势。冬季事故伤亡情况最严重,且高峰期容易出现事故,但夜间事故致死率高。珠三角地区的事故数量和死伤人数比例最高,而东翼地区的事故致死率最高;非城市道路事故情况比城市道路严重。事故严重程度与道路线形、路口路段类型、横断面位置、地形、时段、能见度和照明条件等7个因素显著相关。研究结论可为降低机-非交通事故的危害性提供参考依据。 相似文献
10.
多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类(EMC)算法,首先从伪实例参数化的高斯过程(GP)中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成(EEOE)方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类(FaLE)算法和半监督低秩映射多标签分类(SLRM)算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。 相似文献