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为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷,利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象,依据专家感官审评结果,将茶样分成4个等级;采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理,并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征,利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序;筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型,并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明:色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大,且与感官审评特征描述结果相一致;当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时,建立的模型性能最优,模型总体判别率为95.75%,Kappa系数为0.933,OOB误差为5%,较SVM模型分别提高了3.5%,0.066,优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明:利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型,模型性能就能达到很好的识别效果,模型得到简化,同时模型精度和稳定性都高于其他方法。 相似文献
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基于遗传算法及一阶剪切理论,提出一种弹性地基上加肋板肋条位置优化的无网格方法.首先,通过一系列点来离散平板及肋条,并用弹簧模拟弹性地基,从而得到加肋板的无网格模型;其次,基于一阶剪切理论及移动最小二乘近似原理导出位移场,求出弹性地基加肋板总势能;再次,根据哈密顿原理导出结构的弯曲控制方程,并通过完全转换法处理边界条件;最后,引入遗传算法和改进遗传算法,以肋条的位置为设计变量、弹性地基板的中心点挠度最小值为目标函数,对肋条位置进行优化达到地基板控制点挠度最小的目的.以不同参数、载荷布置形式的弹性地基加肋板为例,与ABAQUS有限元结果及文献解进行比较.研究表明,采用所提出的无网格模型可有效求解弹性地基上加肋板弯曲问题,结果易收敛,同时基于遗传算法与改进混合遗传算法所提出的无网格优化方法均可有效优化弹性地基加肋板肋条位置,后者计算效率相对较高,只进行了三次迭代便可获得稳定的最优解,此外在优化过程中肋条位置改变时只需要重新计算位移转换矩阵,又避免了网格重构. 相似文献
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针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文的工作涉及数学与力学两方面,数学方面:(1) 将数学规划论中新提出的互逆规划,从 s-m 型 (或称为 m-s 型) 发展出 s-s 型和 m-m 型互逆规划 (其中 s 意为单目标,m 意为多目标),从而使互逆规划的定义完备成为 3 种;(2) 从 KKT 条件审视互逆规划的两方面,得到了互逆规划双方求解涉及拟同构和拟同解的 3 个定理,并且予以证明,提供了在求解中对于互逆规划双方在求解中相互借鉴的理论基础;(3) 对一对互逆规划双方皆合理的情况和某一方不合理的情况,皆给出了求解策略和具体解法. 力学方面:(1) 给出结构优化设计模型合理与否的诠释;(2) 在互逆规划对结构拓扑优化的应用中,提出了不合理结构拓扑优化模型的求解策略;(3) 给出了借助 MVCC 模型 (多个柔顺度约束下的体积最小化) 解决 MCVC 模型 (对于给定体积下的多个柔顺度的最小化) 的途径,其中的建模基于 ICM (独立连续映射) 方法. 用 Matlab 编程给出了数值算例. 其中两个数学问题图示了互逆规划的双方关系;其中,结构拓扑优化问题是众多结构拓扑优化中的两个个案;数值结果均支持了本文提出的互逆规划理论. 相似文献
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