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1.
针对船用柴油机气阀漏气故障的问题,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机(support vector machine,SVM)的船舶柴油机气阀漏气振动诊断方法,称之为遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)。通过分析静态与动态工况下的缸盖振动信号,提取训练SVM特征参数,利用GA-SVM的惩罚因子与核函数参数对故障进行识别。试验结果表明,GA-SVM方法完善了SVM参数选取方法,可有效识别柴油机气门漏气故障。优化后的整体故障诊断准确率为99.333%,相比于未优化前的测试集,故障诊断正确率提高了约2%。 相似文献
2.
为筛选水冬瓜叶抗炎镇痛活性成分,采用高效液相色谱(HPLC)建立不同采收期10批次水冬瓜叶药材指纹图谱,对其进行主成分分析,并基于皮尔逊相关分析法探讨不同采收期水冬瓜叶药材抗炎镇痛的谱效关系。结果显示,不同采收期水冬瓜叶药材HPLC指纹图谱中有17个共有峰,10批次药材的相似度为0.875~0.973。聚类分析将不同采收期水冬瓜叶药材分为3类。主成分分析共得到3个主成分。经皮尔逊相关分析,峰17、峰14、峰12、峰15、峰13、峰5、峰16和峰4可能为水冬瓜叶药材镇痛作用的物质基础,峰6、峰8(异槲皮苷)、峰11、峰7(金丝桃苷)、峰5、峰3、峰4、峰13、峰9和峰1可能为水冬瓜叶药材抗炎作用的物质基础。 相似文献
3.
针对当前人体动作识别算法检测精度不佳和实验场景多样性的问题,提出了一种混合卷积神经网络?隐马尔可夫模型(CNN-HMM)的人体动作识别方法。建立了抬腿、深蹲和仰卧臀桥3组分别包含1个标准动作姿态和5个非标准动作姿态的人体康复训练动作模型库,结合可穿戴式惯性动作捕捉系统PN2.0获取实验数据。最后从准确率、灵敏度和特异性3个方面进行性能评估。实验结果表明,该方法能够以较高识别率将6种不同动作姿态区分开,其平均识别准确率为97.00%,相较于单一CNN方法提高了5.78%。 相似文献
4.
针对甜品店的基于商品识别的自助结账问题,研究并实现了一个具有甜品识别功能的智能支付平台。该平台通过摄像头采集甜品图像,对图像中甜品的种类和数量进行识别,识别后自动计算甜品总价,并向用户提供支付二维码和网页支付方式完成付款。基于Web环境开发了平台的原型系统,采用百度AI图像识别技术实现了甜品种类和数量的识别,利用SQLServer搭建后台数据库,存储甜品名称及其单价,调用支付宝平台API实现支付功能。 相似文献
5.
6.
7.
油液监测诊断的本质是面向识别任务的多源信息处理过程,随着润滑摩擦系统的复杂化和精细化,传统阈值和专家经验已难以满足故障诊断需求,应用模式识别理论来进行故障判决成为油液监测故障诊断的重要发展方向。从特征提取理论和故障模式判决理论两方面入手,简述油液监测故障模式识别理论的发展现状,分析各种理论方法的特点,并指出油液监测故障模式识别理论的发展趋势和面临的问题。 相似文献
8.
基于脑电信号对同一肢体不同动作想象模式进行识别的正确率低,已成为基于脑机接口对肢体瘫痪患者进行运动想象训练监控的方法,获得临床应用前必须解决的瓶颈问题.针对该问题,本文提出一种利用运动想象时眼睛的活动状态与所想象肢体动作之间存在的耦合关系,进行运动想象多尺度识别的新方法.该方法首先在大尺度上,利用脑电信号对运动想象是否发生进行识别,再结合同一运动想象过程眼电信号协同变化模式的识别结果,基于决策融合在更精细的尺度上,对同一肢体不同动作的想象模式进行识别.实验结果表明,仅基于脑电进行右臂三种动作想象模式识别的平均正确率为63.0%,而应用所提出方法可以将其提高到91.4%.所提出方法可望有临床应用前景. 相似文献
10.
针对传统PD模式识别用统计特征量需要依赖专家经验而缺乏一定的泛化性问题和卷积神经网络(CNN)模式识别算法缺乏PD图谱时序特征信息的问题,文中构建了基于CNN-LSTM深度学习的PD PRPD图谱模式识别模型,该模型综合了CNN善于挖掘PRPD图谱局部空间信息的优点和长短时记忆网络(LSTM)善于挖掘PD图谱时序特征信息的优点,可同时提取PRPD图谱的局部空间特征和时序特征,利用变压器典型绝缘缺陷放电图谱对构建的网络进行性能测试,并与CNN和LSTM对比,结果表明,对于PD图谱稳定的悬浮电位缺陷,CNN-LSTM和CNN的识别能力均为100%,但是对于金属突出物缺陷、油纸气隙缺陷和沿面放电缺陷,CNN-LSTM的识别能力优于CNN,CNN-LSTM网络的整体识别性能优于CNN和LSTM。 相似文献