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针对河流溶解氧质量浓度序列的非线性和不稳定性导致的预测精度低的问题,提出二层分解技术和改进神经网络相融合的预测模型.首先,引入自适应噪声的完整集成经验模态分解对溶解氧时序数据进行分解,通过计算分解后各本征模函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)的排列熵值以量化序列的复杂性,用变分模态分解对熵值较高的IMF进行二次分解,进一步削弱序列的非线性和不稳定性从而保证预测精度;其次,使用麻雀搜索算法优化神经网络的权值和阈值并对各分量进行预测;最后,将各分量预测结果重构后得到最终预测结果.实验结果表明,所提预测模型平均绝对误差为0.091,均方根误差为0.14,平均绝对百分比误差为0.96%,决定系数为0.948,优于其它预测模型. 相似文献
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对图像/视频中的文字检测方法是基于字符的纹理特征进行处理的,首先将图像进行 DCT 变换,因为变换的系数分布代表了不同方向的能量,对变换的系数进行能量计算得到一个比较粗略的选区,然后进行形态学操作,滤掉一些不符合字符特征的区域,从而将图像中的字符区域提取出来,用 matlab 进行了测试,测试中发现,对一些复杂的背景下的字符还存在着漏判和误判现象。 相似文献
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为了改变在矿山生产过程中运输环节经常发生安全事故的现状,开发了非同步方式电力机车防撞测距报警器,该系统利用超声波测距原理,结合单片计算机的控制和运算功能,采用独特的算法,实现了机动车车辆的识别、相对速度的动态显示和报警的功能。将现代化的技术转化为保障行车安全的措施。 相似文献
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