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为了解决现有钢铁企业生产过程中存在的实时控制系统与企业级ERP系统之间的信息孤岛、实时数据保存困难和过程管理粗糙等问题,在基于实时数据流的基础上,设计了钢铁生产过程实时监控系统,并将实时数据与关系型数据结合,实现了工业生产的有效实时监控,使实时数据在过程能力管理领域中得以应用,达到精细和精确化管理,提高了钢铁产品质量,为企业获得了良好的经济效益. 相似文献
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计算机语言类课程教学法研究与实践 总被引:3,自引:1,他引:2
C、C++和Java等宿主语言是计算机专业必修的课程。本文指出了语言课程的教与学中存在的问题,并结合软件开发方法对课程教学法作了积极地探索。采用启发式教学、探究式教学,激发学生的学习潜能,使之掌握编程思维和方法,对提高他们的自主学习能力、培养他们的创新精神有着积极的作用。 相似文献
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针对卷积神经网络(CNN)平等地对待输入图像中潜在的对象信息和背景信息,而遥感图像场景又存在许多小对象和背景复杂的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征变换的尺度注意力网络模型。首先,开发一个快速有效的注意力模块,基于最优特征选择生成注意力图;然后,在ResNet50网络结构的基础上嵌入注意力图,增加多尺度特征融合层,并重新设计全连接层,构成尺度注意力网络;其次,利用预训练模型初始化尺度注意力网络,并使用训练集对模型进行微调;最后,利用微调后的尺度注意力网络对测试集进行分类预测。该方法在实验数据集AID上的分类准确率达到95.72%,与ArcNet方法相比分类准确率提高了2.62个百分点;在实验数据集NWPU-RESISC上分类准确率达到92.25%,与IORN方法相比分类准确率提高了0.95个百分点。实验结果表明,所提方法能够有效提高遥感图像场景分类准确率。 相似文献
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遥感场景分类是近年来计算机视觉和表示学习领域的热门研究课题,其主要工作是基于学习到的特征信息自动分类图像场景.传统上场景分类方法忽略了场景中多个子概念的学习,进而影响到场景语义识别.为了解决上述问题,文中提出一种弱监督多示例子概念学习(Weakly Supervised Multi-Instance Sub-conce... 相似文献
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目前大多数池化方法主要是从一阶池化层或二阶池化层提取聚合特征信息,忽略了多种池化策略对场景的综合表示能力,进而影响到场景识别性能。针对以上问题,提出了联合一二阶池化网络学习的遥感场景分类模型。首先,利用残差网络ResNet-50的卷积层提取输入图像的初始特征。接着,提出基于特征向量相似度的二阶池化方法,即通过特征向量间的相似度求出其权重系数来调制特征值的信息分布,并计算有效的二阶特征信息。同时,引入一种有效的协方差矩阵平方根逼近求解方法,以获得高阶语义信息的二阶特征表示。最后,基于交叉熵和类距离加权的组合损失函数训练整个网络,从而得到富于判别性的分类模型。所提方法在AID(50%训练比例)、NWPU-RESISC45 (20%训练比例)、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的分类准确率分别达到96.32%、93.38%、96.51%和83.30%,与iSQRT-COV方法相比,分别提高了1.09个百分点、0.55个百分点、1.05个百分点和1.57个百分点。实验结果表明,所提方法有效提高了遥感场景分类性能。 相似文献
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实时数据流独特的特点,给传统数据的处理方法带来了很大的挑战,利用聚类方法挖掘其中的有用知识则显得非常有优势。针对某钢铁企业在生产过程中出现的信息不通、产品质量无法跟踪的问题,设计开发一个钢铁产品生产过程实时监控系统。同时结合在仿真数据集上具有良好表现的基于密度维度树的增量式网格聚类算法(IGDDT),对产品工艺实时数据流进行分析。实现了企业对产品质量的实时监控,以及对关键工艺的改进,优化了钢铁产品生产过程和产品管理,有利于提高钢铁产品质量。 相似文献
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数据仓库是一种新兴的数据管理和分析技术.他的应用非常广泛。本文详细论述了如何组织数据仓库中的数据,指出了OLAP分析技术的重要性,并给出了决策系统分析示例,最后运用多维查询语言(MDX)进行数据和决策分析。 相似文献