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本体作为表达知识的共享概念模型,已日渐成为人工智能和知识领域中一个重要的研究方向。为了客观地评估已构建好的农业领域本体,进一步地提升利用本体学习方法自动构建本体的效率,以茶树虫害本体为研究对象,提出了一种基于黄金准则的农业领域本体概念评估方法。该方法通过计算本体学习自动构建的本体概念与黄金本体概念的相似度,实现对农业领域本体学习的评估。 相似文献
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针对传统单一信号的火灾检测方式存在误判问题,以及布线复杂并且性价比低的弱点,提出了基于STM32F和极限学习机火灾检测方法;该方法首先通过STM32F模块采集多个传感器的值(烟雾传感器,甲烷传感器,可燃气体传感器,一氧化碳传感器),WLAN为载体进行数据发送,然后采用加权滤波对数据进行去噪处理,获得极限学习机的训练和测试样本库,模型训练结束后,以测试数据进行方法验证,并对验证结果进行评估。结果表明,该方法能够准确判断火灾类型,准确度达到90%以上。在火灾处理算法方面,极限学习机相对于BP神经网络、支持向量机和贝叶斯网络训练时间短,准确率高,具有较高的应用于推广价值。 相似文献
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2,9,16,23-四-[4-二甲氨基苯氧基]锌酞菁的合成和分子内光致电荷转移反应的研究沈淑引,刘恺,周庆复,许慧君(中国科学院感光化学研究所,北京100101)关键词酞菁,电荷转移,荧光量子产率光敏电荷转移是近年来十分活跃的研究领域,人们设计了各种... 相似文献
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针对基于视频的烟雾检测方法在复杂环境中存在高误报、高漏报问题,提出了一种基于YUV颜色空间和多特征融 合的视频烟雾检测算法。首先通过高斯混合模型检测运动区域,然后应用YUV颜色空间烟雾像素过滤方法确定疑似烟雾区域,进一步将疑似区域块分割后使用离散小波变换和均匀局部二值模式提取烟雾纹理特征,最后多特征融合并通过Real AdaBoost分类器进行火灾识别分类。实验结果表明,高斯混合模型能够有效检测运动区域,运动区域YUV颜色空间过滤可以滤除大量非烟雾像素区域,选取的烟雾特征及分类方法具有更高的识别精度,多个场景视频测试表明所提出的视频烟雾检测算法相比同类算法具有识别准确度更高、误报率更低,从而更符合不同的应用场景。 相似文献
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该文介绍了一种基于ARM的硬件防火墙方案,由于采用了内容可寻址存储器芯片MCM69C232,使得系统处理能力强,简单可靠,使用灵活,适用性强,具有良好的应用前景。 相似文献
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本文针对泵台架及管道进行有限元仿真分析,采用质量等效方法赋予单元属性,对管路与支撑连接处分别使用耦合约束连接,梁连接两种方案进行建模。由模态分析确定了结构的固有频率和振动特性,可知两种方案均可行。最后对模型进行静力分析,验证了该泵台架强度是符合设计要求的。 相似文献