简介:为了提高内衬套的检测速度和精度,保证内衬套的使用寿命,提出结合图像处理技术实现内衬套表面缺陷的自动检测.通过采用CMOS相机在近红外背光源暗域照明环境中获取图像并进行处理,实现对内衬套的毛刺及擦痕的自动检测.本检测系统主要通过图像形态学滤波和GrabGut图像分割算法分别实现对内衬套表面毛刺和擦痕的检测,通过轮廓拟合提取检测毛刺和擦痕的图像,从而实现对内衬套的表面缺陷检测.实验表明,所提出的内衬套表面缺陷的自动检测方法具有高效、准确的优点,且该系统运行稳定,因而具有推广价值.
简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).
简介:短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机(SVM)的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.
简介:在无线电综合测试仪的设计中,频谱扫描是一项基础技术.将需要扫描的频谱划分成子带,进而提出了一种通过在模拟前端采用可变频率本振的混频器和低通滤波器实现子带信号分离,然后对子带信号进行采样并且变换到频域,最后将所有子带频谱拼接获得完整频谱的技术.为了实现该技术,设计了一个由软件无线电(Software-definedRadio,SDR)接收机和数字信号处理片上系统(SystemonChip,SOC)组成的软件无线电平台.随后,在基于该平台实现的综测仪原型上对频谱分析技术进行了验证.仿真和实验表明,该方法和原型样机能够对0~6GHz范围的频谱进行扫描,同时具有较低的噪声水平和较好的动态范围,且能够提供相位谱,因而适用于嵌入式频谱仪和无线电综测仪的应用场合.
简介:软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.
简介:基于傅里叶变换中红外光谱技术(FTIR),结合改进型偏最小二乘回归法(MPLS),建立豆奶中的快速预测方法。结果表明选取有效波段,不使用散射校正,使用导数和平滑校正光谱基线漂移后定标效果最好,各指标的预测值与实测值相关性良好,脂肪(Fat)、蛋白质(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)预测标准偏差(SEP)分别为0.061、0.039、0.039、0.047;预测相关系数(RSQ)分别为:0.98、0.99、0.99、0.99。该方法可应用于豆奶中脂肪(Fat)、蛋白(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)含量的快速分析检测。