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由于在机械加工过程中机械振动和噪声回波的相干性,机加工表面图象上会存在白噪声,为了削弱这些噪声的影响,提出了一种基于静态小波分解的自适应阈值滤波方法,该方法首先将机加工图象分解至静态小波域。然后在静态小波域中将噪声的小波系数收缩至零,将此算法应用于机加工图象噪声滤波,并与基于Mallat分解的滤波算法和另外三种典型图象滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效的去除噪声,而且还可以保持图象的精密纹理结构。 相似文献
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本文提出了一种结合浮点数编码和格雷码编码的混合编码遗传算法。该算法有机结合了浮点数编码和格雷码编码的优点,不易陷入早熟收敛且局部搜索能力强,收敛速度快。本文对一系列典型函数进行了优化计算,试验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性能。 相似文献
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文章以南昌市为实证对象,用BP神经网络对城区未来十几年的基本用电负荷进行了预测,并做了验证性分析. 相似文献
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机械加工中,为了保证零件精度的加工要求,必须使零件和刀具及机床相互之间有正确的位置,并使这个位置在加工过程中保持不变.在批量生产中,广泛地使用机床夹具来满足这一要求.一批工件逐个在夹具上定位加工时,由于工件及定位元件实际所占据的位置并不完全一致,导致加工后的零件尺寸不一致,即形成了定位误差[1].定位误差直接影响被加工零件的尺寸与位置精度.夹具定位误差是评价夹具性能的重要指标,定位误差分析是夹具设计中的一个重要环节.全面了解工件位置偏移与定位源误差之间的关系以及掌握定位误差变化规律,有助于提高夹具设计质量和夹具结构的合理性,可获得良好的设计方案. 相似文献
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针对仅以评价准确性为目标的多超声评价方法易失去单调可评价性这一问题,同时以准确性、单调性为优化目标,提出一种面向GH4169晶粒尺寸的双目标多超声参数评价方法。根据相关性准则选取多超声参数,并构建二次多项式评价关系模型;以平均绝对误差为准确性评价目标,以斯皮尔曼相关系数为单调性评价目标,构建以评价模型待定参数为决策变量的双目标优化问题,并利用多目标优化算法求解获得最终的超声评价模型。结果表明:该方法所确定的模型的偏差与相对误差分别为3.05%与10.69%,这表明其准确度及稳定性均显著优于其他模型。 相似文献
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针对特征词袋(BoF)模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵(GGCM)和尺度不变特征转换(SIFT)融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别能量分析进行最优参数特征选择,并用BoF量化纹理特征,使用支持向量机对图像进行训练和预测,得出分类结果。实验结果表明,本文算法对有旋转扭曲的纹理、边缘模糊纹理、有光照变化的纹理及杂乱纹理等均能取得较好的分类效果,相对于传统BoF模型及凹凸划分(CCP)方法等算法在UIUC纹理库上的分类正确率均有不同程度的提高,平均分类正确率分别提高12.8%和7.9%,说明本文算法针对纹理图像分类具有较高的精度和较好的鲁棒性。 相似文献