基于关键点位特征对中药材产地的高效鉴别研究

特征降维能够有效地消除无关和冗余的数据,有效提升模型效率。然而,现有的降维技术对于一些特定领域下的高维数据并不适用。本文针对中药材的产地鉴别这一特定领域问题,提出了一种基于关键点位特征的降维技术方法,结合Matlab分类工具箱开展模式识别应用研究。通过与PCA、NMF等降维方法进行对比,实验结果表明,本文提出的降维方法能更好地提升中药材产地鉴别模型的效率和精度。

基于端到端实现齿轮故障检测及诊断的研究

针对齿轮机故障样本不平衡的问题,以及故障检测与状态诊断分离的机制,提出了一种基于端到端实现齿轮故障检测与诊断的方法。首先,对原始状态信号进行小波降噪,利用方差、标准差等探索性分析获取状态信号的分布空间,根据特征频数细分特征范围,将数据划分为样本组集合;其次,基于XGBoost构建故障检测的二分类模型,利用网格搜索探索最优参数组合,结合样本组集合训练相互独立的模型组;最后,利用DNN神经网络构建状态检测的多分类模型,对编码后的故障状态信号特征进行多分类,从而诊断故障类型。实验结果表明,该方法故障检测准确率达96.21%,状态诊断F1值达99.3%,在实际应用中具备强鲁棒性、高精度。

基于K-means聚类分析的农产品消费群体画像构建及精准营销策略研究

在当今大数据时代,数据挖掘技术能够构建消费群体特征画像,实现农产品的精准营销。为了更好地实现农产品在大数据时代的精准营销,通过获取百度AI Studio上面的客户个性分析项目数据,进行了数据清洗、数据分析、K-means聚类分析以及客户分群与信息挖掘,构建了农产品消费客户画像。结果表明,基于K-means聚类分析技术可以借助智能算法认识客户,从而进行准确地定义目标客户、定义核心产品以及定义营销模式,通过新媒体途径实现对客户的精准营销,使产品有效对接客户需求,让企业借助时代红利实现快速增长。