基于生成式对抗网络和改进区域建议网络的输电线路杆塔缺陷检测方法

为了减少输电线路杆塔缺陷检测过程中受噪声信号和装置性能等因素的干扰,提高输电线路杆塔缺陷检测的正确率和检测效率。提出一种基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)和改进区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)的输电线路杆塔缺陷检测方法。采用GAN采集输电线路杆塔的显著性图像,并利用半软阈值函数模型剔除图像中的噪声,避免噪声对缺陷检测过程产生影响。通过随机森林决策树提取输电线路杆塔图像的轮廓特征,基于多尺度算法对RPN进行改进,将特征输入到改进RPN模型中,通过缺陷的定位、分割完成输电线路杆塔的缺陷检测。试验结果表明,所提方法的输电线路杆塔缺陷检测正确率较高,具有较好的缺陷检测效果和检测效率,从而有利于提高输电线路杆塔缺陷检测的质量,减少电力事故的出现。     

分布式环境下基于隐私保护的决策树方法的研究

隐私保护数据挖掘成为目前数据挖掘的新兴热点,如何在保护隐私不被泄露的条件下发现隐藏的规则成为研究的重点。为此将隐私保护应用于决策树生成算法,使得在不泄漏隐私数据的前提下同样可以建立准确的决策树。     

采用决策树分类方法进行煤矸石信息提取研究

利用遥感技术快速、准确地调查煤矸石堆分布情况,对预防地质灾害以及保护生态环境和居民生命财产安全有着重要的指导意义.基于TM多光谱影像,运用知识决策树分类方法对江西萍乡煤矿区进行煤矸石信息提取试验.首先,在研究区背景知识的基础下,统计分析矿区内煤矸石及其他典型地物在影像上的光谱特征,建立了研究区的分类知识库;其次,在决策...     

分类回归树算法在机械故障诊断中的应用研究

智能诊断是当前故障诊断领域的一个重要发展方向.本文结合数据挖掘技术,提出了一种故障诊断模型,首先通过异常检测方法去除数据集中的异常数据,然后通过分类回归树算法实现故障的诊断预测,实验结果对比与直接进行诊断预测,精度有了很大提高.     

基于决策树法的我国城镇居民生活质量评估模型研究

决策树在数据挖掘中的应用很广泛,它是生成分类器的一种有效方法,本文用决策树法对我国居民生活质量进行了分类、建模、实证分析,所建模型具体直观,分类精度较高。     

基于无人机的移动边缘计算任务卸载

无人机具有高移动性,能帮助移动用户在基础通信设施缺乏的环境中快速部署边缘云。为降低基于无人机的边缘计算成本,提高能量利用效率,提出了一种移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)系统的任务卸载方案。首先基于排队论模型构建了多用户边缘计算模型,引入等待概率构造了移动边缘计算系统的成本函数,然后采用权重系数将多目标优化问题转化为求解卸载策略的单目标非线性规划问题,最后采用蒙特卡洛剪枝算法进行求解,并引入决策树剪枝算法降低了算法的复杂度。实验结果表明,文中提出的任务卸载方案在CPU性能较低、任务到达率较大的情况下均能降低成本开销,为基于无人机的边缘计算提供了一种低成本的解决方案。     

基于决策树分类算法的心理测评模型研究

通过对大量的心理学测试量表数据集进行分析和挖掘,从大量测量属性中提取了高效属性子集构建关键决策向量,建立了更具针对性和方向性的心理测评模型.该模型能够更加快速、准确地对大学生心理健康状况进行判断和预测,帮助校方对存在问题的受访者及时实施干预,避免问题恶化.     

数据挖掘中决策树算法的研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想,然后针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点。对ID3算法予以改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明改进后的算法是有效的。     

具有强化学习策略的决策树算法

传统决策树在对不平衡数据进行分类时,提高正类的权重和舍弃部分负类的信息,造成负类的预测精度较低.文章引入强化学习思想,提出一种基于马尔可夫决策过程的改进决策树方法.根据马尔可夫决策过程、当前分裂特征的标准化互信息和马修斯相关系数作为信息增益率的奖励或者惩罚,形成新的特征选择标准.实验结果表明,与其他传统方法相比,改进的...     

商业建筑单体消防指标智能化计算研究

为了实现商业建筑消防的快速化设计,提高设计人员的工作效率,文章介绍了通过对Auto CAD二次开发,将商业建筑的施工图进行模型简化.通过对简化后的建筑施工图平面消防相关信息的提取与赋值后,结合消防设计防火规范相关规定,对建筑消防设计中的重要数值进行智能化计算,在经模型验证后发现智能化计算结果满足设计需求和国家规范规定....