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提出一种利用区域信息的航拍图像分割模型。针对GAC模型和Chan-Vese模型存在的不足,提出一种符号压力函数,该符号压力函数可以有效地增大模型的作用范围。与Chan-Vese模型相比,新模型不受初始条件的限制,进一步增大了模型的作用范围。新模型利用了图像的区域信息,可以同时将目标的内外边界分割出来。在新模型中,水平集函数不必初始化为符号距离函数,节省了计算开销。与传统的基于水平集方法的模型相比,新模型不含曲率项,实现简单。实验结果表明,与GAC模型和Chan-Vese模型相比,新模型的分割精度高于3%,分割速度快6倍以上。 相似文献
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现代植物生命科学研究中的物理模型及其意义 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了现代植物生命学研究中的本质部刚性导管模型,细胞壁圆筒模型,细胞膜双层电模型,植物热机模型以及气孔蒸腾速率振荡的RLC电路模型等物理学模型,指出了这些模型的意义。 相似文献
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分析了近几年浙江选考中的生活实践情境模型,根据模型特征分为质点模型、杆状模型、柱状模型、球状模型,通过类比演示,学生自编习题、设问并在课堂中进行小组互评的方式进行教学实践,提升情境建模能力,落实特征模型教学. 相似文献
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SUO Yu-ting LUO Hua-ping LIU Jin-xiu LI Wei CHEN Chong XU Jia-yi WANG Chang-xu 《光谱学与光谱分析》2021,41(6):1737-1744
不同光照下,如何消除或减小反演数据差异,提高检测精度,是目前南疆冬枣户外检测中遇到的一大难题,因此通过用高光谱相机获得的南疆冬枣二向反射分布函数(BRDF)测量值,采用最小二乘法拟合Roujean模型和Ross-Li模型的参数,最后对比Roujean模型和Ross-Li模型反演的结果,提出何种天气何段波长用何种模型反演效果最好的建议,实验结果表明:(1)多云天气,反演南疆冬枣线偏振度(Dolp)时,Ross-Li模型的R2是0.974 8,Roujean模型的R2是0.969 9;反演南疆冬枣强度分量时,Ross-Li模型的R2是0.972 3,Roujean模型的R2是0.974 9。阴天反演南疆冬枣Dolp时,Ross-Li模型的R2是0.965 1,Roujean模型的R2是0.977 8;反演南疆冬枣强度分量时,Ross-Li模型的R2是0.942 0,Roujean模型的R2是0.968 8。晴天反演南疆冬枣Dolp时,Ross-Li模型的R2是0.965 5,Roujean模型的R2是0.926 2;反演南疆冬枣强度分量时,Ross-Li模型的R2是0.928 5,Roujean模型的R2是0.833 1。整体反演的最佳方案是多云天气下的南疆冬枣Dolp用Ross-Li模型反演,强度分量用Roujean模型反演;晴天南疆冬枣Dolp和强度分量均用Ross-Li模型反演;阴天南疆冬枣Dolp和强度分量均用Roujean模型反演。(2)多波段反演的最佳方案是:多云天气下,反演南疆冬枣强度分量时,波长为1 000~1 100 nm范围,需用Ross-Li模型,波长为1 450~1 600 nm范围,需用Roujean模型,其余波段处两种模型均可;反演南疆冬枣Dolp时,在波长为1 300 nm附近,需用Ross-Li模型,其余波段处两种模型均可。阴天反演南疆冬枣强度分量时,在1 000~1 350 nm范围,需用Roujean模型,在1 600 nm附近,需用Ross-Li模型,其余波段处两种模型均可;反演南疆冬枣Dolp时,在1 000~1 350 nm范围,需用Roujean模型,在1 600 nm附近,需用Ross-Li模型。晴天反演南疆冬枣强度分量时,波长为1 000~1 350和1 600 nm附近,需用Ross-Li模型,其余波段处则无特殊要求;反演南疆冬枣Dolp时,在1 000 nm附近,需用Roujean模型,在1 600 nm附近,需用Ross-Li模型。探索出消除或减小反演数据差异的方法,为南疆冬枣户外检测提高精度奠定基础。 相似文献
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近年来,深度学习在数据挖掘领域研究较多,深度学习中的集成学习算法也越来越多地应用到分类和定量回归中,但是,集成学习算法在红外光谱分析领域的应用研究较少。提出一种基于Blending模型融合的集成学习定量回归算法,利用GBDT算法、线性核支持向量机(LinearSVM)和径向基核支持向量机(RBF SVM)作为基学习器,将基学习器预测结果通过LinearSVM模型完成数据融合。以公开数据库中的药片和柴油近红外光谱数据为研究对象,首先对光谱数据进行一阶导数预处理,分别采用单核支持向量回归模型、GBDT模型和Blending集成学习模型,将模型预测结果进行分析比较。药片活性物含量和硬度性质采用RBF SVM模型的预测结果最优,RMSEP最小,RPD最大;其次为Blending集成学习模型;GBDT模型预测结果最差。药片质量采用Blending集成学习模型预测的R2最高,达到0.837 4;RBF SVM的RMSEP最小,为2.140 6,RPD最大,达到7.487 8;LinearSVM的预测结果最差。对于柴油沸点、闪点和总芳香烃三种性质,Blending模型预测效果最好,优于三种单模型预测结果。对于十六烷值,GBDT模型和RBF SVM模型预测结果优于Blending集成学习模型。对于密度,仅GBDT模型优于Blending集成模型,并且,使用单模型和集成模型的预测结果均较为理想,除了LinearSVM模型R2为0.944 5,其他模型R2均高于0.99。对于冰点的预测,RBF SVM和LinearSVM的预测效果优于Blending集成学习模型。对于黏性性质的预测,仅RBF SVM的预测效果优于Blending集成算法模型。由结果可以看出,由GBDT,LinearSVM和RBF SVM集成的Blending模型由于融合了单模型的特征,与单模型相比,预测效果较优或者最优,证明集成学习Blending模型用于红外光谱定量回归具有较强的适用性,且具有较高的预测精度和泛化能力,对于进一步研究集成学习算法在红外光谱定量回归中的应用具有重要的意义。 相似文献
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为了对D-ELM的矿井气体定量分析效果进行比较和分析,建立了3种矿井气体定量分析模型,分别是SVM模型、极限学习机(ELM)模型和动态极限学习机(D-ELM)模型。由于每个模型每次预测结果在一定范围内变化,所以取每个模型运行10次预测结果平均均方根误差(ARMSE)、平均相关系数(AR)、平均模型运行时间(AT)来评价各模型对气体定量分析的性能。PSO-SVM模型的结果为:[0.054 2,0.998,200.38 ];ELM模型的结果为:[1.042 1,0.989 4,0.26];D ELM模型结果为:[0.043 8,1,2.01]。综合预测精度和预测速度表明,D ELM模型要优于另外2种模型。 相似文献
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模型性能表现和模型训练时间影响着基于迁移学习坏点检测方法的应用,而选用模型和迁移学习策略是模型性能表现和模型训练时间的重要影响因素。提出了一种基于预训练VGG11模型的坏点检测方法,通过微调基于ImageNet数据集预训练的VGG11模型获得坏点检测的待训练模型。采用保留预训练模型权重、冻结卷积层的策略进行模型训练,采用ICCAD 2012数据集进行模型训练和测试。与现有方法相比,所提方法的模型综合性能表现更好,所需的模型训练时间更少。所提方法有助于提高掩模版图的坏点检测效率,缩短集成电路生产的周期。 相似文献
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本文应用MUSIG模型[1]和均一直径模型对某溶液堆台架模型堆芯内气液流动传热进行了数值模拟.在MUSIG模型中堆芯内离散相气泡被分为5组不同直径的气泡,用于分析堆芯内气泡的流动变化和大小分布,采用Luo and Svendsen[2]和Prince and Blanch[3]模型描述不同直径气泡组间的破裂和聚合.在均一直径模型中,堆芯内的气体被考虑为同一直径的组分,并且不考虑其破裂与聚合现象.计算得到采用两个模型的模拟结果并且对其进行了对比研究.结果显示应用MUSIG模型的计算结果与台架实验结果吻合更好. 相似文献
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用于脉冲等离子体推力器(PPT)工作过程仿真的一维机电模型, 具有模型简单、计算周期短等优点, 在PPT设计过程中得到了广泛应用. 本文针对机电模型假设工质烧蚀质量为常数和不考虑烧蚀过程这一局限, 提出了一种采用Teflon一维烧蚀模型计算工质烧蚀质量的改进模型, 并以LES-6 PPT为研究对象进行了仿真. 通过与LES-6 PPT实验数据进行对比, 仿真结果与实验数据符合, 充分验证了模型的可靠性. 此模型能够对Teflon工质在PPT工作过程中的温度变化和烧蚀过程进行仿真, 弥补了机电模型忽略烧蚀过程对仿真结果所造成的影响, 同时, 此模型依然保持了机电模型简单易于实现的优点, 对于脉冲等离子体推力器的设计具有重要意义.
关键词:
脉冲等离子体推力器
机电模型
烧蚀模型
数值仿真 相似文献
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对葡萄酒酒精度偏最小二乘(Partial least squares,PLS)回归模型进行优化研究。使用近红外光谱仪采集葡萄酒样本的光谱数据,用于建立酒精度定量模型,实现在线快速检测。通过蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variable elimination,MC-UVE)和遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行变量选择,基于被选择的变量分别进行PLS和因子分析(Factor analysis,FA),建立回归模型。结果表明,MC-UVE-GA-FAR模型预测集相关系数(R2)为0.946,预测均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为0.215,效果优于MC-UVE-GA-PLS模型。与基于全范围光谱所建PLS回归模型相比,模型效果有所提升,而且模型所选变量个数仅为6,极大地简化了模型。MC-UVE和GA算法与FA分析结合可以实现模型的优化。 相似文献
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初始场误差和模式误差是制约数值预报准确率的两个关键因素,本文主要考虑利用历史观测资料实现时空演变的模式误差的估计问题.通过把模式误差综合考虑成为准确模式中的未知项,把历史资料看作是带有未知项的准确模式的特解,构造了求解时空演变的模式误差项的反问题及其最优控制问题.给出了一个解决最优控制问题的无导数优化方法,该方法的优点是不需要建立原数值模式的切线性模式与伴随模式,它只需在增加一个外强迫项的基础上运行原数值模式即可实现模式误差项的最优估计.关于Burgers方程的算例表明,无论模式的初始状态是否准确已知,无导数优化方法都能有效解决时空演变的模式误差的最优估计问题,它为实际业务模式利用历史数据提取模式误差信息并显著地改进预报效果提供了一种方便可行的数值方法与理论依据. 相似文献
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一种实用型粗糙面六参数双向反射分布函数模型 总被引:6,自引:2,他引:4
通过对五参数半经验双向反射分布函数(BRDF)模型进行修改,并吸收其它模型的优点,提出了一个六参数BRDF模型,该模型形式更简单,拟合效果更好,并且模型满足了能量守恒和互易性,使该模型更趋于实用化。利用模拟退火算法对多种不同样片的BRDF进行了拟合建模,获得了相应模型的参数值和偏差,结果证明了该模型的正确性,尤其适合对散射特性较弱样片BRDF的拟合建模。对于散射特性较弱的样片,与常用的五参数模型进行了比较,该模型的漫反射部分拟合效果更好,总体精度还略有提高。最后,为了更直观地表示目标样片的BRDF,分别给出了各个角度BRDF的三维拟合图。 相似文献
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In this study, we investigate three kinds of fractional differential models (distributed-order model, variable-order model and random-order model) for characterization of anomalous diffusion. The characteristics, physical advantages and potential applications of each model are highlighted. The numerical simulations also validate our analytical and comparison results. Furthermore, a generalized distributed-variable-order model and a more generalized distributed-variable-random-order model are proposed to combine the advantages of distributed-order model, variable-order model and random-order model. 相似文献
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锂离子电池的电化学模型对于电池特性分析和电池管理具有重要意义,但是准二维(P2D)模型复杂度太高,为了在保证模型精度的基础上尽量降低复杂度,本文提出了一种包含液相简化的P2D (LSP2D)模型,该模型首先基于电化学平均动力学将电池端电压化简成为仅耦合固相Li+浓度c_s和液相Li+浓度c_e的方程,然后进一步对表达c_s和c_e演化规律的偏微分方程进行抛物线近似化简,使得最终的模型由多项式组成.COMSOL仿真表明在放电倍率为1C时该模型与单粒子(SP)模型的估算精度和速度相当,但在放电倍率为3C时,该模型的估算时间比P2D模型减少了99.73%,与SP模型相当,估算精度相比SP模型有大幅度提升. 相似文献