期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到363篇文章
< 1 2 … 19 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于多维多态T-S故障树的动车组空调系统可靠性分析
1
作者 齐金平 贾存霄 于强业 《机械设计》 北大核心 2025年第1期55-61,共7页
针对动车组空调系统在多故障状态下的性能可靠性缺乏对环境温度考量的问题,文中提出一种基于多维多态T-S故障树的动车组空调系统可靠性分析方法。首先,通过故障树的事件状态描述部件、系统的多态性,并构建T-S门描述规则用于描述多态事... 针对动车组空调系统在多故障状态下的性能可靠性缺乏对环境温度考量的问题,文中提出一种基于多维多态T-S故障树的动车组空调系统可靠性分析方法。首先,通过故障树的事件状态描述部件、系统的多态性,并构建T-S门描述规则用于描述多态事件的静态关系;其次,结合影响部件可靠性的运行时间数据和环境温度数据,得到受多因素影响的部件故障概率分布函数和故障概率密度函数;最后,通过多维多态输入规则求解执行可能性,结合多维多态输出规则算法对动车组空调系统进行可靠性分析,得到了动车组空调系统故障概率分布。此外,采用多维多态T-S故障树重要度分析方法,并与T-S故障树重要度分析方法进行对比验证,研究结果表明:该方法能更有效地识别出受多因素影响下空调系统的薄弱部件,并为动车组空调系统的故障诊断及预防提供依据。 展开更多
关键词 动车组 空调系统 多维 多态 故障树
原文传递
基于GGO-KD-KNN算法的下肢步态识别研究
2
作者 李传江 丁新豪 +2 位作者 涂嘉俊 李昂 尹仕熠 《上海师范大学学报(自然科学版中英文)》 2025年第2期141-145,共5页
为了提高下肢步态识别的准确性和效率,针对K最近邻(KNN)算法参数调节困难的问题,提出了一种基于灰雁优化-K维树-K最近邻(GGO-KD-KNN)算法的下肢步态识别方法.首先,利用表面肌电信号(sEMG)采集下肢肌肉活动信息,并将信号划分为5个步态阶... 为了提高下肢步态识别的准确性和效率,针对K最近邻(KNN)算法参数调节困难的问题,提出了一种基于灰雁优化-K维树-K最近邻(GGO-KD-KNN)算法的下肢步态识别方法.首先,利用表面肌电信号(sEMG)采集下肢肌肉活动信息,并将信号划分为5个步态阶段.然后,进行sEMG去噪,并提取时域和频域特征.接着,用GGO算法基于灰雁群体行为进行启发式优化,优化KNN算法的K值和距离度量,并通过适应度迭代寻找最优解.实验结果表明,通过GGO算法优化的步态识别精度达到了98.23%,标准差为0.264,相较于其他常用算法,基于GGO-KD-KNN算法的步态识别方法展现出更高的分类准确率和稳定性,为下肢智能辅助装置的研究和开发提供了有力的理论支持. 展开更多
关键词 下肢步态识别 表面肌电信号(sEMG) 灰雁优化-K维树-K最近邻(GGO-KD-KNN)算法 分类优化
在线阅读 下载PDF
种植米槠、杉木土壤DOM浓度和光谱特征差异及其对短期增温的响应
3
作者 黄煖 王海珍 +3 位作者 杨智杰 林伟盛 钟羡芳 郭剑芬 《土壤》 北大核心 2025年第1期47-57,共11页
为揭示不同树种土壤可溶性有机质(Dissolved organic matter,DOM)对全球变暖的响应,在福建三明森林生态系统国家野外科学观测研究站采用根箱增温法,选取亚热带地区代表性植物幼苗米槠(Castanopsis carlesii.CC)、杉木(Cunninghamia lanc... 为揭示不同树种土壤可溶性有机质(Dissolved organic matter,DOM)对全球变暖的响应,在福建三明森林生态系统国家野外科学观测研究站采用根箱增温法,选取亚热带地区代表性植物幼苗米槠(Castanopsis carlesii.CC)、杉木(Cunninghamia lanceolata,CL)为研究对象,设置未种树作为对照处理,结合紫外可见光谱和荧光光谱分析,探究短期增温对种植米槠、杉木土壤DOM浓度和光谱特征的影响。结果表明:①种植不同树种的土壤可溶性有机碳(Dissolved organic carbon,DOC)含量存在显著差异,其中种植杉木处理显著高于米槠和未种树处理;树种对根箱土壤DOM荧光指数(Fluorescence index,FluI)、生物源指数(Biological index,BIX)和腐殖化指数(Humification index,HIX)均无显著影响,但米槠根箱土壤DOM芳香性(SUVA254)、疏水性(SUVA260)均高于杉木根箱和未种树处理;②短期增温对种植不同树种根箱土壤DOC含量无显著影响,也未显著影响DOM的SUVA254、SUVA260、分子量大小(SUVA280)、BIX和HIX,但短期增温显著增加了种树根箱土壤DOM的FluI、溶解性微生物副产物组分的相对贡献率;③冗余分析和结构方程模型均表明,增温通过调节根系生长、土壤养分和土壤微生物生物量,对土壤DOM浓度及光谱特征产生不同程度的影响。总体上不同树种土壤DOM浓度及光谱特征对短期增温响应不明显,但短期增温后种植米槠、杉木土壤的DOM结构复杂性降低,微生物活动代谢来源增加。本研究可为理解亚热带区域森林土壤DOM的含量及组成提供基础数据,也可为全球气候变暖背景下造林树种选择提供一定的参考。 展开更多
关键词 土壤增温 可溶性有机质 树种 三维荧光光谱
在线阅读 下载PDF
光线追踪硬件加速方案综述 被引量：1
4
作者 张大权 董家瑞 +5 位作者 雷洋 李世康 石响宇 李宗辉 邓仰东 吴为民 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1632-1644,共13页
当前,实时三维图形渲染领域发生着技术变革,实时光线追踪技术的应用激增;但就计算而言,光线追踪成本依旧“昂贵”,传统硬件无法支持这样的算力。新的图形处理单元(GPU)必须在性能、功耗和高复杂度场景之间获取平衡,硬件加速技术因此成... 当前,实时三维图形渲染领域发生着技术变革,实时光线追踪技术的应用激增;但就计算而言,光线追踪成本依旧“昂贵”,传统硬件无法支持这样的算力。新的图形处理单元(GPU)必须在性能、功耗和高复杂度场景之间获取平衡,硬件加速技术因此成为实时光线追踪的核心。首先,介绍了光线追踪的理论基础,基于目前最主流的2种硬件加速数据结构(KD-Tree(K-Dimensional Tree)和层次包围盒树(BVH-Tree)),分别从基元分割、构造方法、优化方法和遍历加速的角度进行调研,发掘这2种结构用于硬件加速的潜力;其次,从固定函数设计、硬件架构设计、以减少内存带宽为目标的调度和数据管理这3个角度,对各个阶段所开发的专用加速硬件进行总结;再次,面向产业界调研主流的光线追踪GPU的产业界解决方案以及未来发展趋势;最后,总结并讨论光线追踪硬件加速方案的现状与不足,并展望了这些方案的性能优化方向。 展开更多
关键词 光线追踪 硬件加速 KD-TREE 层次包围盒树 图形处理单元
在线阅读 下载PDF
基于改进蒙特卡洛树搜索的无人机任务规划方法
5
作者 于泽 霍明英 +5 位作者 王业光 王世鹏 李铮 赵阳 齐博 齐乃明 《宇航学报》 北大核心 2025年第5期874-883,共10页
针对复杂三维环境下无人机的任务规划问题,在数字高程模型描述的山地地形下,采用垂直切面地形跟随的方法估计飞行距离代价,充分考虑了地形因素对距离代价估计的影响;提出了改进的蒙特卡洛树搜索(IMCTS)方法求解任务规划序列,通过归一化... 针对复杂三维环境下无人机的任务规划问题,在数字高程模型描述的山地地形下,采用垂直切面地形跟随的方法估计飞行距离代价,充分考虑了地形因素对距离代价估计的影响;提出了改进的蒙特卡洛树搜索(IMCTS)方法求解任务规划序列,通过归一化奖励值区间解决参数难确定的问题,平衡了探索与利用。为了在获取任务序列后快速优化固定翼无人机多段连续可飞轨迹,提出了一体化多段Bezier轨迹优化方法。仿真结果表明,与蒙特卡洛树搜索方法、贪婪算法和随机搜索算法相比,IMCTS的参数不受决策空间内的奖励值影响,能够更快收敛到准优序列;一体化多段Bezier轨迹优化方法能够根据任务序列快速优化出高阶连续且满足动力学约束的轨迹。 展开更多
关键词 无人机任务规划 三维地形 决策树 动力学轨迹 轨迹优化
在线阅读 下载PDF
物理空间树状结构参数化大地电磁跨维贝叶斯反演
6
作者 田圣琦 郭荣文 +2 位作者 柳建新 曹珣 王永斐 《地球物理学报》 北大核心 2025年第7期2792-2805,共14页
小波域树状结构参数化为高维地球物理跨维贝叶斯反演的实用化提供了方法,然而该方法用小波系数来表示实际的地球物理模型,并采用树状结构节点表示小波系数,其系数本身(节点值)物理意义不明确.在生成/消亡机制下(包含生成、扰动和消亡步... 小波域树状结构参数化为高维地球物理跨维贝叶斯反演的实用化提供了方法,然而该方法用小波系数来表示实际的地球物理模型,并采用树状结构节点表示小波系数,其系数本身(节点值)物理意义不明确.在生成/消亡机制下(包含生成、扰动和消亡步骤)的跨维贝叶斯反演中,其系数的生成和扰动的大小很难确定,导致反演效率低.针对该问题本文提出物理空间树状结构参数化跨维贝叶斯反演,该方法用树状结构节点表示实际模型参数,不同节点代表不同区域的模型参数.这样生成、扰动步骤是对实际模型参数进行操作,物理意义明确,避免了无效生成和扰动,同时保留树状结构有利于计算生成、消亡和扰动的概率.为了验证该算法的有效性,本文首先设计了一个三层层状合成模型,系统地对比了新方法与传统小波域树状结构参数方法的收敛性.其次,设计了一个复杂的五层模型,对比了该算法与传统物理空间模型分层剖分参数化方法的反演结果.最后将本文提出的算法应用到实测1D电磁数据反演中,用于验证该方法的实用性. 展开更多
关键词 跨维采样 参数化 物理空间 树状结构
在线阅读 下载PDF
树木三维重建技术研究综述
7
作者 刘燕洪 张厚江 顾冷曦 《林业机械与木工设备》 2025年第11期6-15,共10页
随着环境保护和城市规划需求的提升,树木三维重建技术在多个领域中日益重要。为梳理该技术的发展脉络,系统综述了当前主流的树木三维重建技术,包括基于实测参数与生长机理的树木三维重建技术,其中基于实测参数的树木三维重建技术又包括... 随着环境保护和城市规划需求的提升,树木三维重建技术在多个领域中日益重要。为梳理该技术的发展脉络,系统综述了当前主流的树木三维重建技术,包括基于实测参数与生长机理的树木三维重建技术,其中基于实测参数的树木三维重建技术又包括了基于图像处理与三维扫描的技术,并分析了它们的优缺点及适用场景。研究发现,尽管现有三维重建技术在精度和应用方面取得了一定进展,但仍面临例如重建点云数据稀疏和重建效率不高等问题。因此,未来研究可进一步引入深度学习、多源数据融合和实时重建等先进手段,以提升树木三维重建技术的性能与实用价值。 展开更多
关键词 树木三维重建 图像处理 三维扫描 L系统 分形理论
在线阅读 下载PDF
基于三维视觉的软体机器人实时定位与控制
8
作者 张弘 张学成 +2 位作者 王国强 顾潘龙 江楠 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1574-1582,共9页
针对软体机器人建模困难、控制稳定性差和精度低等问题,设计模块化气动软体机械臂平台,推导得到从驱动空间、虚拟关节空间到工作空间的位置正解模型.根据实际结构参数的约束生成工作空间数据集,通过构建KD树的三维空间索引结构,有效地... 针对软体机器人建模困难、控制稳定性差和精度低等问题,设计模块化气动软体机械臂平台,推导得到从驱动空间、虚拟关节空间到工作空间的位置正解模型.根据实际结构参数的约束生成工作空间数据集,通过构建KD树的三维空间索引结构,有效地完成了位置逆解求解,极大地提高了求解速度.采用提出的逆解筛选原则,在多个解中选取最优解,增强了气动软体机械臂的控制稳定性及精度.为了提升机械臂末端的控制精度,开发结合深度学习与RANSAC算法的机械臂末端三维视觉实时定位算法,实现了机械臂末端位姿的闭环控制,与开环控制相比,实现了约4倍的精度提升. 展开更多
关键词 软体机械臂 KD树 三维视觉 深度学习 运动学
在线阅读 下载PDF
面向厢式冷藏车的基于案例推理和MKD-ICP算法的工程图尺寸自动标注
9
作者 白正清 方喜峰 +1 位作者 冯炳玉 刘清华 《制造业自动化》 2025年第10期43-53,共11页
针对工程图尺寸标注的准确性与完备性检查需求,提出了智能化尺寸标注方法,以提高工程图尺寸标注的效率和精度。首先构建历史案例库,并通过案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)提取相似案例的关键特征,为迭代最近点(Iterative Closest Po... 针对工程图尺寸标注的准确性与完备性检查需求,提出了智能化尺寸标注方法,以提高工程图尺寸标注的效率和精度。首先构建历史案例库,并通过案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)提取相似案例的关键特征,为迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法提供高质量的初始参考。结合CBR、K维空间树(K-Dimensional Tree,K-D Tree)和改进的ICP算法,提出MKD-ICP算法,利用其高效的空间数据查询和精准的尺寸对齐能力,显著提升尺寸映射的准确性和匹配度。以某厢式冷藏车为案例的实证研究表明,该方法在尺寸标注的准确性和效率方面优于现有方法,减少了人工干预与误差,为复杂工程设计中的尺寸标注提供了可靠的技术支持,并展现出广泛的应用前景。 展开更多
关键词 工程图 尺寸标注 案例推理 K维空间树 迭代最近点
在线阅读 下载PDF
南阳市3种行道树的绿量增量及其原因解析
10
作者 薄育新 王红兵 《林业调查规划》 2025年第2期180-186,共7页
作为固碳增汇、美化环境的重要功能体,行道树是城市绿地系统中的重要组成部分,为促进城市行道树健康生长,提升其碳汇能力,以河南省南阳市的3种行道树悬铃木(Platanus acerifolia)、香樟(Cynnamomum camphora)、栾树(Koelreuteria panicu... 作为固碳增汇、美化环境的重要功能体,行道树是城市绿地系统中的重要组成部分,为促进城市行道树健康生长,提升其碳汇能力,以河南省南阳市的3种行道树悬铃木(Platanus acerifolia)、香樟(Cynnamomum camphora)、栾树(Koelreuteria paniculata)为研究对象,以三维绿量为主要分析指标,调查评估行道树的绿量及其增量特征。结果表明,3种行道树的单株绿量年增量分别为36.93、50.47、62.54 m^(3),呈显著性差异(F=55.320,P<0.001),即栾树>香樟>悬铃木。生长在公园绿地的栾树和香樟的单株绿量年增量显著高于二者的行道树类型(F=39.995和79.106,P<0.001)。行道树养护管理不足不当、生长立地条件差是路旁行道树绿量低下的主要原因,应加强行道树的管理管护,以期为“双碳”目标下的城市行道树规划管理提供借鉴。 展开更多
关键词 行道树 三维绿量 园林绿化 碳汇 南阳市
在线阅读 下载PDF
基于斯通利波与监督学习的砂砾岩储层渗透率预测方法
11
作者 尚锁贵 邵才瑞 +5 位作者 程佳俊 李瑞娟 高强勇 汪瑞宏 张福明 王淼 《测井技术》 2025年第6期890-906,共17页
砂砾岩储层非均质性强、孔隙度与渗透率关系复杂,导致斯通利波反演渗透率效果不佳。为解决该难题,提升该类储层渗透率预测精度,首先分析了反演理论模型的缺陷与适用性,并基于岩心实验和测井数据明确了斯通利波时差、幅度、中心频率与衰... 砂砾岩储层非均质性强、孔隙度与渗透率关系复杂,导致斯通利波反演渗透率效果不佳。为解决该难题,提升该类储层渗透率预测精度,首先分析了反演理论模型的缺陷与适用性,并基于岩心实验和测井数据明确了斯通利波时差、幅度、中心频率与衰减等为渗透率敏感参数,继而以岩心渗透率为标签,分别采用支持向量机回归(Support Vector Machine Regression,SVR)、极限梯度提升决策树(Extreme Gradient Boosting Decision Tree,XGBoost)、一维卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)3种机器学习算法,结合随机交叉验证、自适应性矩估计(Adaptive Moment Estimation,Adam)、迁移学习等技术优化模型超参数构建渗透率预测模型,并通过SHAP(Shapley Additive Explanations)分析输入变量对不同模型的贡献度和模型的合理性,最终对比分析了模型应用效果。研究结果表明:①斯通利波时差、幅度、中心频率、衰减为砂砾岩储层渗透率的敏感表征属性,其与渗透率的相关性符合慢纵波理论原理;②构建的3种监督学习模型均显著提升砂砾岩储层渗透率估算精度,与人为优化的反演结果相比,XGBoost模型预测值的对数均方误差降低30%以上、采用迁移学习构建的1DCNN模型预测误差降低50%以上,SVR模型精度相对前两者偏低;③SHAP分析显示,1DCNN和XGBoost模型能正确学习到知识,斯通利波时差、幅度、中心频率是影响模型输出的主要特征,而SVR模型未能正确学习,输入特征贡献与敏感参数相关性分析差异偏大;④输入特征舍弃斯通利波衰减后,XGBoost模型精度无显著变化,1DCNN和SVR模型误差明显增大,表明斯通利波衰减仍是表征渗透率的有效特征之一。结论认为,利用斯通利波敏感参数结合监督学习算法(尤其XGBoost和1DCNN迁移学习)可有效克服传统反演算法在砂砾岩储层的应用困难,显著提升渗透率预测精度,为低孔隙度-特低渗透率非均质砂砾岩储层渗透率评价提供了有效新方法。 展开更多
关键词 砂砾岩储层 渗透率预测 斯通利波 监督学习 极限梯度提升决策树(XGBoost) 一维卷积神经网络(1DCNN) 支持向量机回归(SVR) SHAP分析
在线阅读 下载PDF
基于二叉树的改进马田系统多类分类算法及应用
12
作者 牛俊磊 《航空兵器》 北大核心 2025年第3期125-131,共7页
针对马田系统的若干不足,提出一种改进的马田系统优化模型,其核心思想是根据分类问题的目的和特点提出若干优化目标,采用优化模型替代正交表和信噪比筛选关键变量,之后借鉴二叉树思想,研究了一种基于二叉树的马田系统多类分类算法。根... 针对马田系统的若干不足,提出一种改进的马田系统优化模型,其核心思想是根据分类问题的目的和特点提出若干优化目标,采用优化模型替代正交表和信噪比筛选关键变量,之后借鉴二叉树思想,研究了一种基于二叉树的马田系统多类分类算法。根据马田系统自身的特点,综合考虑类别易分程度和样本量大小,提出了构建二叉树结构的方案。实验结果及应用研究结果表明,该算法具有良好的分类精度,且分类预测时间很短,是一种有效的多类分类算法。 展开更多
关键词 马田系统 二叉树 多类分类 降维
在线阅读 下载PDF
解决物流装箱问题的三维装箱算法
13
作者 马莹 周煜 +1 位作者 方启玮 夏盛炜 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第27期11692-11704,共13页
针对物流装车中强异构型货物对装载效率的影响及其装载结果对车辆稳定性的影响,基于拟人装载策略和改进遗传算法提出了一种以车厢空间利用率最大及车辆重心偏移量最小为目标的三维装箱算法。该算法考虑了货物种类、体积、承重能力、不... 针对物流装车中强异构型货物对装载效率的影响及其装载结果对车辆稳定性的影响,基于拟人装载策略和改进遗传算法提出了一种以车厢空间利用率最大及车辆重心偏移量最小为目标的三维装箱算法。该算法考虑了货物种类、体积、承重能力、不重叠等多种现实约束条件,融入了KD树(KD-tree)结构来优化算法的运行速度,采用了贝叶斯参数寻优来获得算法的最佳参数。该算法应用于某物流企业某批次装车优化最高达到了93.63%的空间利用率;采用Bischoff&Ratcliff标准算例进行测试,空间利用率最高可达到93.03%。经验证,该算法能够有效解决强异构货物的装箱问题,为物流企业提供较好的装载解决方案。 展开更多
关键词 改进遗传算法 拟人装载策略 KD树 贝叶斯寻优 三维装箱算法
在线阅读 下载PDF
基于数据挖掘的跨源多维供电数据信息共享模型设计
14
作者 章爱凤 李军 +3 位作者 李频 何熔 张安华 许丽 《微型电脑应用》 2025年第11期309-312,共4页
跨源多维供电数据信息共享存在数据安全性低、丢包率高的问题,提出基于数据挖掘的跨源多维供电数据信息共享模型设计。分析电力系统对外数据服务现状,划分供电数据信息对外交换模式,总结电力系统对外数据运营形式。采用小波分析对跨源... 跨源多维供电数据信息共享存在数据安全性低、丢包率高的问题,提出基于数据挖掘的跨源多维供电数据信息共享模型设计。分析电力系统对外数据服务现状,划分供电数据信息对外交换模式,总结电力系统对外数据运营形式。采用小波分析对跨源多维供电数据信息实施消噪与压缩,完成数据信息预处理,引入数据挖掘的决策树算法挖掘供电数据信息,结合三维维吉尼亚加密算法,构建跨源多维供电数据信息共享模型,实现数据信息安全共享。实验结果表明,所提出的方法的安全性达到了99.7%以上,信息丢包率仅为0.3%,验证了所提出的方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 跨源多维共享模式 供电数据 小波分析 数据挖掘 决策树 三维维吉尼亚加密算法
在线阅读 下载PDF
一种自适应高效无线传感器网络的高维时序数据分发算法
15
作者 徐啸涛 周凯祺 《传感技术学报》 北大核心 2025年第7期1309-1314,共6页
无线传感器网络中的高维时序数据容易受到周围环境的干扰和影响,导致数据可靠性较低。基于此,提出一种自适应高效无线传感器网络的高维时序数据分发算法。采用线性回归分析方法组建感知数据模型,该模型可以实时采集网络中的高维时序数... 无线传感器网络中的高维时序数据容易受到周围环境的干扰和影响,导致数据可靠性较低。基于此,提出一种自适应高效无线传感器网络的高维时序数据分发算法。采用线性回归分析方法组建感知数据模型,该模型可以实时采集网络中的高维时序数据。为了实现数据的有效传输,利用网络中的簇结构建立路由转发树。在路由转发树中,利用路径信息确定网络中每个节点在每轮需要发送的数据总量,并将其按节点数量大小进行合理分配。通过动态分发机制,簇头节点为各个成员节点动态分发采集的高维时序数据。仿真结果表明,所提算法的迟到数据块总数为66个,数据分发逾期概率最大值为0.40%,网络负荷量始终在645 bits/s以下,数据分发性能好,可以实现高维时序数据分发需求。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据分发 转发树 自适应高效 高维时序数据
在线阅读 下载PDF
基于有序树的电力数据多维关联深度挖掘
16
作者 梁樑 项晓宇 +1 位作者 张勇 王新禹 《电子设计工程》 2025年第19期24-28,共5页
电力数据具有复杂性和不确定性,当面对多维数据时难以揭示数据间的深层关联,导致数据挖掘结果不精准。为此,提出基于有序树的电力数据多维关联深度挖掘方法。计算期望支持度,建立有序树,挖掘数据隐藏的多维关联关系。通过计算子区间划... 电力数据具有复杂性和不确定性,当面对多维数据时难以揭示数据间的深层关联,导致数据挖掘结果不精准。为此,提出基于有序树的电力数据多维关联深度挖掘方法。计算期望支持度,建立有序树,挖掘数据隐藏的多维关联关系。通过计算子区间划分中心和距离,实现电力数据多维关联区间划分。结合有序树设计的多维关联规则,满足电网实时查询需求。计算挖掘置信度指标、设定置信阈值并剪枝无用数据项,最终挖掘出多维电力数据项集的完全集。实验结果表明,该方法挖掘的SGCC景气指数、税电指数、工业度电产值误差最大分别为0.06、0、0.03元/(kW·h),符合电力业务需求。 展开更多
关键词 有序树 电力数据 多维关联 深度挖掘 深层关联模式
在线阅读 下载PDF
服装定制化生产的多维度裁剪方案择优机制
17
作者 吴希滢 杜劲松 李涵涵 《纺织学报》 北大核心 2025年第9期205-212,共8页
针对服装定制生产中多维度裁剪方案择优的多目标优化问题,现有研究缺乏对混合订单生产环境下工艺匹配与资源调度的协同优化机制。为此,提出一种订单工艺-裁剪方案-生产安排的三维耦合模型,构建基于机器学习的动态择优机制。通过分析订... 针对服装定制生产中多维度裁剪方案择优的多目标优化问题,现有研究缺乏对混合订单生产环境下工艺匹配与资源调度的协同优化机制。为此,提出一种订单工艺-裁剪方案-生产安排的三维耦合模型,构建基于机器学习的动态择优机制。通过分析订单属性与裁剪工艺的多维度特征,采用分类回归决策树算法匹配铺布单元与裁剪设备,并应用非支配排序遗传二代算法,以最小化设备最长裁剪实践与最大化裁床工作平衡率为目标,实现混合订单的智能化排产决策,以HL定制企业为例,基于22个多源订单的1065床裁剪任务进行验证。实例验证表明:优化后最长完成时间最高减少4.2%,生产平衡率提升至89.96%,优化率最高达15.2%。该模型能显著缩短生产周期和平衡资源分配效率,为定制化服装柔性制造提供动态决策方案。 展开更多
关键词 服装定制生产 多维度裁剪方案 CART决策树 NSGA-Ⅱ算法 动态排产优化 服装生产效率
在线阅读 下载PDF
融合高光谱和高空间分辨率特征的城市人工乔木树种分类研究
18
作者 杨晓郁 邓荣鑫 《干旱区资源与环境》 北大核心 2025年第5期185-193,共9页
探讨三维卷积神经网络(3D-CNN)在星载高光谱数据中的城市人工乔木树种分类效果,为城市绿化的经营规划提供更高效的途径。文中基于“珠海一号”OHS-3C高光谱卫星影像与高分2号(GF-2)全色影像融合数据,采用一种能够同时提取高光谱数据的... 探讨三维卷积神经网络(3D-CNN)在星载高光谱数据中的城市人工乔木树种分类效果,为城市绿化的经营规划提供更高效的途径。文中基于“珠海一号”OHS-3C高光谱卫星影像与高分2号(GF-2)全色影像融合数据,采用一种能够同时提取高光谱数据的光谱和空间特征且无需进行降维的3D-CNN模型,对河南省郑州市龙子湖滨水区域的6种主要乔木树种进行识别。研究结果显示,采用的3D-CNN模型树种总体分类精度为90.58%,Kappa系数为0.89,表明基于3D-CNN算法的树种分类结果精度较高,分类结果与真实数据具有较好的一致性。该方法能够充分利用高光谱卫星影像中的光谱和空间信息,实现研究区乔木树种的高效准确分类,在植被的经营管理上具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 三维卷积神经网络 高光谱 树种分类 影像融合
原文传递
基于二次转角约束改进的RRT路径规划研究
19
作者 李蓉 耿士强 左昊文 《计算机应用文摘》 2025年第15期105-108,共4页
为解决传统快速扩展随机树(RapidlyExploringRandomTree,RRT)算法在机器人路径规划中存在的冗余节点多、搜索速度慢、路径不平滑等问题,文章从路径缩短、动态距离调整以及二次转角约束平滑处理等方面对RRT算法进行了优化。优化后的算法... 为解决传统快速扩展随机树(RapidlyExploringRandomTree,RRT)算法在机器人路径规划中存在的冗余节点多、搜索速度慢、路径不平滑等问题,文章从路径缩短、动态距离调整以及二次转角约束平滑处理等方面对RRT算法进行了优化。优化后的算法可使无人机在城市环境中获得更优的转角路径。仿真实验结果表明,改进后的RRT算法在加快路径搜索速度、缩短欧氏距离以及提升路径平滑性方面均表现出良好效果。 展开更多
关键词 二次转角约束 三维避障 快速扩展随机树
在线阅读 下载PDF
应用多维特征融合的高光谱图像木材树种分类
20
作者 辛志强 褚昱凯 林文树 《东北林业大学学报》 北大核心 2025年第11期74-85,156,共13页
为实现不同木材树种的高效准确识别,根据木材高光谱图像提出一种利用多维特征融合的支持向量机木材树种分类模型。首先通过采集东北地区常见的4类树种,共600张木材高光谱图像,每张图像截取3个感兴趣区域(ROI)扩充数据集,以8∶2的比例划... 为实现不同木材树种的高效准确识别,根据木材高光谱图像提出一种利用多维特征融合的支持向量机木材树种分类模型。首先通过采集东北地区常见的4类树种,共600张木材高光谱图像,每张图像截取3个感兴趣区域(ROI)扩充数据集,以8∶2的比例划分为训练集和测试集。然后选择均值滤波(MF)和标准正态变换(SNV)处理系统噪声和光照变化的影响,通过在空间域利用灰度共生矩阵(GLCM)提取对比度和同质性在4个方向上的纹理特征,在光谱域使用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)提取光谱特征,以及通过三维卷积神经网络(3D-CNN)自动提取空间域与光谱域的通道特征,将纹理特征、光谱特征、通道特征融合成特征向量,对比分析不同特征向量组合在支持向量机(SVM)、灰狼优化算法-支持向量机(GWO-SVM)、粒子群优化算法-支持向量机(PSO-SVM)上木材树种分类的准确率。经过均值滤波-标准正态变换预处理的光谱特征值在全波段上达到了96.66%的分类准确率。在光谱特征方面,竞争性自适应重加权算法提取特征波段的分类准确率均优于连续投影算法,竞争性自适应重加权算法在灰狼优化算法-支持向量机上得到了94.16%的分类准确率。在竞争性自适应重加权算法中融合灰度共生矩阵的纹理特征使模型的平均准确率提高了1.53%,而在纹理与光谱特征中,融入通道特征的灰度共生矩阵-竞争性自适应重加权算法-卷积神经网络特征向量组合,在灰狼优化算法-支持向量机上的准确率达到了98.33%,最后利用五折交叉验证法测试最优模型的泛化能力,结果表明五折平均准确率为97.50%。多维特征融合形成的特征向量能有效表征木材的光谱与空间特性,进一步提高了木材树种分类的准确率。 展开更多
关键词 木材树种分类 高光谱图像 特征融合 机器学习 三维卷积神经网络(3D-CNN)
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 19 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部