【摘 要】
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图像分割是图像处理中的重要环节,如何提高图像分割的准确度一直以来都是图像领域的研究重点及难点.K-means聚类算法作为经典聚类算法得到广泛应用,但是,k值的选取往往难以确定.针对这一问题,提出了一种改进的K-means算法.首先将输入的彩色图像转化为灰度图像,统计灰度直方图的峰值数,将其设定为聚类数k,然后对原图像的每个像素点进行聚类,实现分割.实验结果表明,与传统的K-means算法相比,该算
【基金项目】
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湖南省研究生教育教学改革一般项目(湘教通〔2019〕293号),教育部人文社会科学研究项目(20YJA880045),湖南省研究生科研创新项目(CX20190962),2020年湖南工程学院研究生创新项目(YC2013).
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图像分割是图像处理中的重要环节,如何提高图像分割的准确度一直以来都是图像领域的研究重点及难点.K-means聚类算法作为经典聚类算法得到广泛应用,但是,k值的选取往往难以确定.针对这一问题,提出了一种改进的K-means算法.首先将输入的彩色图像转化为灰度图像,统计灰度直方图的峰值数,将其设定为聚类数k,然后对原图像的每个像素点进行聚类,实现分割.实验结果表明,与传统的K-means算法相比,该算法能够确定最佳的聚类数,并且分割效果好.
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基于轴向磁场电机具有体积小、重量轻、结构紧凑和功率密度高等优点,设计了一台10 kW双转子单定子轴向磁场电机,通过采用磁性槽楔和非晶材料来降低电机的齿槽转矩和减小电机的铁耗.首先利用磁路法对该轴向磁场电机进行初步的电磁设计,然后在Maxwell中对电机磁场进行了三维有限元仿真分析,并通过Workbench仿真了磁钢的应力情况.结果表明:电机磁密没有饱和,反电势波形良好,齿槽转矩和铁耗大大降低,提高了电机的效率,磁钢和转子盘应力符合设计要求.
以国内某公司生产的50万km质保的重卡轮毂轴承为研究对象,对其进行实际工况分析与耐久性试验载荷谱设计,基于耐久性试验载荷谱估算重卡轮毂寿命,分析轴承寿命影响因素,并对一批次重卡轮毂轴承进行耐久性试验.结果表明,重卡轮毂轴承估算寿命约为64万km,满足50万km质保要求;重卡轮毂轴承系统寿命与车辆侧向加速度和路面冲击系数成负相关,随着受载偏心距和车轮半径的增大呈先上升后下降的趋势;重卡轮毂轴承质量合格,满足耐久性试验性能要求.
模式匹配因误报率低和漏报率低被入侵检测所采用.在使用正则表达式构造DFA时,因状态爆炸导致匹配算法需要较多的存储空间和运行时间,算法效率低下,采用规则分组后,可以在一定程度上抑制状态爆炸问题.根据缓存中的历史记录对正则表达式进行分组,既能利用规则分组减少状态总数,抑制状态爆炸,又能减少因每次重新构建DFA所带来的开销,提高了匹配效率,有利于提高入侵检测的实时性、准确性和高效性.
快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算法陷入停滞时,对最优个体进行柯西变异.将该算法应用于光伏电池参数辨识,实验结果表明,精英反向粒子群算法能准确辨识光伏电池参数.
智能学业预警是教育大数据、云计算等智能技术应用的热点,许多研究采用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术来预测成绩.在线上教学常态化的背景下,智能学业预警和精准干预为下一步混合教学和职业教育的“三教”改革决策提供实证,也是教育大数据的重要研究内容.本研究设计了基于随机森林的预测模型分析教师和学生行为,并评估教师和学生行为中的“强特征”,最终实现针对学业预警中的“强特征”采用干预措施.使用制作的训练数据和验证数据进行实验,结果表明本研究模型训练数据准确率达到96%以上,验证数据准确率达到90%以上,学业预警精度
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