基于卷积神经网络的柑橘溃疡病识别方法

柑橘溃疡病是柑橘类植物的一种重要的检疫性病害,感染性强、传播速度快。通过人工肉眼识别的方式效率低、模糊度高,使用图像识别技术检测柑橘溃疡病可以大量的节省人力物力。使用图像识别技术检测柑橘溃疡病中存在以下问题:1)样本很难获取,而且采集的数据还存在不均衡的情况; 2)使用传统的机器学习方法进行识别的时候,特征是由人工设计的,它们对光照变化、背景比较敏感,因此识别率低; 3)卷积神经网络是目前使用较多的图像识别方法,但是模型通常比较复杂,消耗内存和计算时间。为此提出先使用卷积神经网络模型Alexnet对柑橘溃疡病进行识别的方法,然后在保证准确率基本不变的情况下,优化网络模型结构,减小网络参数。实验结果表明,使用卷积神经网络后,它对正样本、负样本的识别率达到了98%以上,超过了决策树、k最近邻(k NN)、支持向量机(SVM)、Adaboost等传统的机器学习方法。同时,在使用减少全连接层和减少卷积层两种优化网络模型的方法后,识别率基本不变,网络模型的参数得到了减少,使得识别速度分别提升为原来的1. 7倍和2. 2倍。

小议高层大厦地基处理工程基础选型及设计

高层建筑基础承担着将高层建筑上部结构的荷载传递给地基的重要作用。在设计工作中,将高层建筑基础、地基、上部结构协同考虑。在地震频发地区,地基基础好的建筑结构所受到的破坏就轻,否则就破坏严重。质量事故中,如果基础工程出现质量问题,补救相当困难,还会给工期、工程造价带来较大的影响。所以,除了保证基础应具有足够的刚度和强度外,还必须考虑地基的稳定性、强度及变形的要求,本文就生活中常见的高层建筑地基处理和基础选型作简要的分析,并对常用的基础类型提出基础设计中的注意事项,并结合实际案例进行了设计,提出了相应的注意事项。

基础工程施工技术质量控制的分析

本文就工程项目中常见的高层建筑基础工程施工质量简要的分析,并对基础施工中的钢筋工程、地下室工程、施工放样等工作进行时技术分析以及施工时注意事项,结合实际案例进行了分析,提出了相应的对策。

钢结构建筑中钢梁吊装与焊接质量控制分析

钢结构是以钢材为材料做成的受力构件。钢结构住宅依其自重轻,基础造价低,适用于软弱地基,安装容易,施工快,周期短,投资回收快,施工污染环境少,抗震性能好等综合优势而受到各方的重视。钢结构建筑在我国得到了蓬勃的发展,同时体现了钢结构在建筑方面的综合效益。钢结构工程质量的好坏,除材料合格,制作精度高以外,还要依靠合理的安装工艺和焊接工艺,根据工程质量优良、安全生产、保证工期、文明施工等方面因素结合各个工程的不同特点制定最佳焊接工艺及吊装方法。