【摘 要】
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为了较好地预测可再生能源的发电输出,对模型效率进行分析,在物联网系统的基础上,提出一种基于人工神经网络(ANN)与自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的混合预测模型.首先,利用压电传感器、体热电转换器和太阳能板用于可再生能源发电,并将其连接到能量存储电路,以产出电能;然后,使用ESP8266模块连接数据和云服务器,利用ANN和ANFIS混合模型处理从可再生能源中生成的所有电能,将3个不同模块采集得到的数据集用于模型的训练和测试;最后,利用采集到的数据开发4个模型,通过均方根误差(RMSE)和相关系数(R2
【机 构】
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安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232001;国华能源投资有限公司,北京 100007;上海工程技术大学 数理与统计学院,上海 201620;国网通用航空有限公司,北京 102209;安
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为了较好地预测可再生能源的发电输出,对模型效率进行分析,在物联网系统的基础上,提出一种基于人工神经网络(ANN)与自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的混合预测模型.首先,利用压电传感器、体热电转换器和太阳能板用于可再生能源发电,并将其连接到能量存储电路,以产出电能;然后,使用ESP8266模块连接数据和云服务器,利用ANN和ANFIS混合模型处理从可再生能源中生成的所有电能,将3个不同模块采集得到的数据集用于模型的训练和测试;最后,利用采集到的数据开发4个模型,通过均方根误差(RMSE)和相关系数(R2)分析模型的效率,以选择最合适的模型.实验结果表明,所提模型具有较好的RMSE和R2性能,其模糊信息较少,结果误差较小,具有一定的应用价值.
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针对当今核物理实验领域对数据传输系统提出的高性能、高稳定性要求,完成了基于FPGA的万兆以太网TCP/IP传输系统的设计.文中主要工作在于精简优化传统TCP/IP协议栈,对TCP/IP协议栈模块自顶向下进行模块化设计,并调用10 Gbit Ethernet MAC与PHY的IP核配合使用,在FPGA内部实现基于IEEE 802.3的TCP/IP协议数据的接收、缓存、控制、发送等功能.此外还搭建了万兆以太网测试平台,对本设计的基本功能进行全面测试:完成了ARP协议报文的请求与应答、ICMP协议报文的请求与应
人脸深度伪造图像的生成过程是对目标人脸进行替换,由于不同图片的肤色和光照等差异,在人脸周围会产生比较分散的伪影边界,且对人脸进行裁剪之后会包含部分背景信息的干扰.针对深度伪造图像的生成特点,区别于常规的CNN分类识别网络,设计了一种符合伪造痕迹特点的检测网络.首先,利用Resnet34卷积神经网络对待检测的图像提取初步的伪造特征;其次,经过空洞卷积提高网络模型的感受野来更好地捕获比较分散的伪造痕迹;再由空间注意力模块进行权重的重加权,减少其他背景信息的干扰;最后使用多层全连接神经网络对特征进行分类,达到对
针对目前在非结构环境下草莓识别准确率较低的问题,提出一种改进的Otsu阈值分割与分水岭算法相结合的成熟草莓图像分割算法.首先,将采集的图像进行双边滤波去除噪声,其次利用果实色差的关系,将RGB颜色空间转换成YCrCb颜色空间并提取Cr分量.通过改进的Otsu阈值分割算法对草莓图像进行初次分割,针对连通区域的草莓目标利用分水岭分割算法进行二次分割.实验结果表明,改进的Otsu分割算法在复杂场景下分割成熟草莓果实的正确率为90％,较传统Otsu分割算法提高了15％.分水岭算法正确分割重叠、遮挡草莓目标的分割率
针对小样本识别问题引入胶囊模型,并将其与卷积神经网络相结合进行改进,以提升神经网络的性能.首先,在模型构建过程中引入提取目标图像的不同维度特征信息,进而利用单位卷积代替传统神经网络中的池化层,实现不同维度间的特征融合,这一操作可以在简化特征参数的同时提升特征表达能力;然后,通过胶囊网络对卷积模块所提特征做进一步处理,提取图像的位置信息,以获得更具有鲁棒性的分类特征.实验结果证明,相对于传统卷积神经网络、支持向量机和决策树算法,改进的分类模型在宝石小样本数据集上具有更好的识别效果.
针对多边形的拓扑性不足造成析取正态水平集(DNLS)模型边缘拟合不完整的问题,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的析取正态水平集图像分割算法.该算法提取图像的颜色通道信息,利用GMRF模型描述不同颜色通道的纹理特征;重写DNLS模型能量函数,将图像纹理信息、色彩信息加权融入,以颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据.在演化迭代过程中,使用分段学习率减少迭代次数,实现快速收敛.该算法降低了噪声对图像的影响,提高了DNLS模型的边缘拟合能力.改进算法通过利用图像的色彩信息及纹理细节信息,
稀疏解混能够有效地规避高光谱场景中缺少纯像元和估计端元数目的两个瓶颈问题,因而成为目前广泛研究的光谱解混技术.针对协同稀疏解混模型在边界上容易出现错误识别的问题,结合字典削减策略和低秩表示,提出一种协同稀疏低秩的解混模型.该方法同时施加稀疏和低秩约束在丰度矩阵上,并对协同稀疏模型的?2,1混合范数采用加权策略,使得行稀疏性得到了增强,同时也使用非凸logdet(·)作为秩的光滑替代函数.由于提出方法充分利用了高光谱数据的空间信息和光谱信息,因此获得了比协同稀疏回归模型更准确的解混结果.最后利用著名的交替方
超声医学图像灰度集中、对比度较差,针对传统分割方法效果不理想的问题,提出统计聚类与马尔科夫随机场(MRF)无向图模型的医学图像分割算法.医学图像的统计结构反映了图像空间区域的聚类特征,选定其灰度统计特性的局部峰值对应的灰度值作为K均值算法的初始聚类中心能较好地定位各区域,应用基于统计信息的聚类算法对医学图像进行初始分割;在此基础上构建各区域的无向图模型,建模二阶邻域系统描述像素标记间联系,医学图像的整体特征场采用高斯混合模型表征,并采用高斯模型建模标记相同的灰度特征场;最后,求解其局部能量最小的标记场,实
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