基于最小二乘支持向量机的图像边缘检测研究

本文研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行曲面拟合,通过采用多项式核函数、高斯核函数推导出图像的梯度和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位.通过实验获取了不同核函数的最佳卷积核的大小,同时采用遗传算法对不同核函数的参数进行寻优以获得最佳的边缘检测性能.通过与Canny方法的实验比较,验证了本文提出的边缘检测方法是有效的.     

基于遗传算法的运动图像的实时处理

提出了一种用于机器人手臂实时视觉伺服的运动图像实时处理的方法.这种方法采用全局遗传算法/局部遗传算法以及未经处理的原始图像对一个已知模型的运动目标物体进行识别.在GA处理的过程中,适应度函数的计算是基于表面-条纹模型作为目标物体模型,并且同时采用全局遗传算法和局部遗传算法来识别物体的形状及检测位置与方向,提高了GA的收敛速度,并得到了良好的识别结果.还采用一个三角形的物体为目标,对所提出的方法进行了仿真试验,结果证实了这种识别方法的有效性.     

基于模糊sigmoid核的支持向量机回归建模

支持向量机中对核函数的要求为对称的半正定矩阵.来自于神经网络的sigm o id核函数在其参数满足一定条件时才成为半正定矩阵,但是这种核函数在SVM中却有很多成功的应用.本文将sigm o id核函数与模糊逻辑相结合并使其模糊化,从而简化了SVM的计算并便于用硬件实现.通过对混沌时间序列预测以及图像去噪滤波器两个实例的实验研究发现,使用模糊sigm o id核函数可以使SVM回归建模在损失较小精度的代价下,较大地降低平均CPU执行时间,便于硬件实现     

适用于无源网络的模块化多电平柔性直流启动控制研究

详细介绍了可用于无源网络的模块化多电平柔性直流输电系统的启动过程以及相应的控制策略,本文将该过程分为两个阶段:第一阶段IGBT处于闭锁阶段、第二部分IGBT可控阶段.为解决MMC启动过程产生的问题:(1)逆变侧IGBT解锁时,逆变侧阀侧瞬时产生较大的电流冲击;(2)在抬升直流电压到额定值时会出现过大的电压波动,并且达到...     

内养护对水泥浆水化及微观结构的影响

通过热重-差热分析和X射线衍射以及无接触式电阻率测定仪,研究了使用复合吸水材料内养护对水泥水化性能和微观结构的影响。结果表明:与未掺复合吸水材料水泥浆相比,通过复合吸水材料进行内养护的水泥浆体7、28d水化程度更高;硬化期,更高的电阻率值可能意味着内养护对体系水化促进而使结构更密实。     

基于支持向量机回归的天然气负荷预测研究

Natural gas load forecasting is a key process to the efficient operation of pipeline network. An accurate forecast is required to guarantee a balanced network operation and ensure safe gas supply at a minimum cost. Machine learning techniques have been increasingly applied to load forecasting. A novel regression technique based on the statistical learning theory, support vector machines (SVM), is investigated in this paper for natural gas shortterm load forecasting. SVM is based on the principle of structure risk minimization as opposed to the principle of empirical risk minimization in conventional regression techniques. Using a data set with 2 years load values we developed prediction model using SVM to obtain 31 days load predictions. The results on city natural gas short-term load forecasting show that SVM provides better prediction accuracy than neural network. The software package natural gas pipeline networks simulation and load forecasting (NGPNSLF) based on support vector regression prediction has been developed, which has also been applied in practice.     

表达长效重组人生长激素-Fc融合蛋白的CHO细胞培养工艺的优化及放大

目的优化表达长效重组人生长激素-Fc(recombiant human growth hormone-Fc,rhGH-Fc)融合蛋白的CHO细胞培养工艺,并进行初步工艺放大。方法采用7 L生物反应器培养表达rhGH-Fc融合蛋白的CHO细胞,操作参数:转速200 r/min,温度37℃,pH 7.2±0.1,溶氧值(DO)40%。通过改变对数增长期的pH(7.2±0.1降至6.9±0.1)及平台期降温幅度(37℃降至30及33℃),检测培养过程中细胞密度、细胞活率、培养液渗透压、葡萄糖及乳酸水平、以蛋白表达量为指标,优化7 L生物反应器培养工艺。应用优化的最佳工艺进行14 L线性放大,通气量分别设置为0.5、0.1及0.03 SLPM,检测蛋白表达量。结果 7 L生物反应器培养工艺最佳pH为6.9±0.1,最佳温度为33℃,该工艺下蛋白表达量高达1 200 mg/L;14 L生物反应器培养工艺最佳通气量为0.03 SLPM,该工艺下蛋白表达量为880 mg/L。结论成功优化了表达rhGH-Fc融合蛋白的CHO细胞7 L生物反应器的培养工艺,并实现了14 L生物反应器的放大,本实验为后续...     

基于洗牌算法的大数据抽样有效性分析

基于折叠技术的洗牌算法具有较好的数据置乱效果,可以满足大数据抽样的前提条件.为证明置乱后的数据集在经过抽样后内部规则不被破坏,通过数据挖掘的方法对抽样前后的数据进行关联规则分析.对比所得关联规则的支持度、置信度,以及事务出现的频率,发现经过折叠洗牌算法置乱后的数据在抽样前后所得到的关联规则变化相对稳定,并通过与现有算法的时间效率以及抽样总体误差作对比,进一步在理论上得出大数据抽样具有有效性,即可以通过抽样样本来推测数据整体情况.     

基于自动秩估计的黎曼优化矩阵补全算法及其在图像补全中的应用

矩阵补全(MC)作为压缩感知(CS)的推广,已广泛应用于不同领域。近年来,基于黎曼优化的MC算法因重构精度高、计算速度快的特点,引起了广泛关注。针对基于黎曼优化的MC算法需假设原矩阵秩固定已知,且随机选择迭代起点的特点,该文提出一种基于自动秩估计的黎曼优化MC算法。该算法通过优化包含秩正则项的目标函数,迭代获取秩估计值和预重构矩阵。在估计所得秩对应的矩阵空间上以预重构矩阵为迭代起点,利用基于黎曼流形的共轭梯度法进行矩阵补全,从而提高重构精度。实验结果表明,与几种经典的图像补全方法相比,该文算法图像重构精度显著提高。     

基于数据挖掘的抽水蓄能机组故障关联关系分析

随着抽水蓄能电站规模的不断扩大,当机组发生故障时,大量丰富的故障信息送入控制中心,这些海量信息蕴含了丰富的故障原因与故障特征。为了从故障数据中发现隐含的故障征兆,获取能提高电站机组安全稳定运行水平的故障信息,本文借助数据挖掘技术中的关联规则提取方法,对机组不同运行工况下的历史数据与信息进行快速有效的分析、加工与提炼,依据电站运行记录与巡检记录,构建不同故障状态下的事务集,利用频繁模式增长算法分析故障样本事务集,挖掘满足预先指定的最小支持度与置信度的关联关系,获得不同故障下的机组典型关联关系。通过在某电站历史数据上的实际应用,关联分析结果验证了该方法的有效性,提取了机组有效故障信息,为电站运维人员提供了检修指导意见。