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在获取智能手机传感器信号的基础上, 提出一种基于谱聚类和隐Markov模型的日常行为识别算法. 该方法利用智能手机获取的加速度、 地理位置和接受信号强度等数据, 结合谱聚类分析和隐Markov模型学习, 能有效地对用户日常行为进行自动识别. 实验结果表明, 在真实的手机数据集中, 该方法具有较高的准确度. 相似文献
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随着油田进入高含水期,原油流动特性发生了较大变化,而传统的集输工艺流程能耗较高,为了降低集输能耗,急需对管道低温集输温度界限进行研究。因此,在华北油田测试区块建立了可视化试验装置,研究实际生产过程中高含水原油低温集输特性和温度界限。研究结果表明,随着集油管线温度的降低,存在3个压降变化的转折点,其中压降增加率突变点和压降峰值点所对应的特征温度可作为低温集输的温度界限,据此拟合得到了满足实际生产需求的黏壁温度回归模型。基于所得模型,针对不同工况下低温集输的温度界限进行了预测,并据此创建了低温集输可行性的图示判断工具。所得结果对高含水期油田实际生产中低温集输的可行性判断及其安全运行管理具有指导意义。 相似文献
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