基于改进机器学习的图书馆机器人自主避障控制研究

为控制图书馆机器人在行进过程中自动躲避障碍,达到理想工作效果,提出基于改进机器学习的图书馆机器人自主避障控制方法;采集图书馆机器人与目标障碍物距离信息,感知环境特征向量,当成卷积神经网络输入,经卷积、池化等操作,输出图书馆机器人对当前环境感知结果,该结果经输入输出变量模糊化、模糊推理以及输出变量解模糊等操作后,实现图书馆机器人自主避障无冲突运行;实验结果表明:该方法自主避障控制效果较好,避障行驶距离短,高速运行时反应更快,能够避开多个障碍物,识别分类结果与实际感知环境类型一致。

基于改进机器学习的超分辨率图像细节复原

相对于低分辨率图像,高分辨率图像需要增加的像素数目更多,且需要增加高频信息以提升图像的清晰度,当图像目标与背景之间对比度较大时,图像高频细节信息复原难度较高。为此,提出基于改进机器学习的超分辨率图像细节复原方法。对图像去噪,并结合采用双边滤波方法实现图像的对比度增强;利用改进字典的机器学习算法建立双层字典,结合稀疏表示算法获取一层的粗略复原图像;通过二层字典计算一层复原图像与原始图像之间的差值,建立高分辨率样本,并对其开展二层字典训练,通过训练结构实现超分辨率图像的细节复原。实验结果表明,研究方法应用下峰值信噪比可保持在20dB以上,细节复原均方差低于4×10-3,结构相似性指标更高,高分辨率图像的训练效果更好,特征对比明显,细节信息突出。

基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制研究

为解决无人机通信网络中数据调度行为中断概率过大的问题,实现对通信资源的合理分配,提出基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制方法;设计基本网络架构,联合BMRC协议,设置URLLC数据链路单元,联合相关通信数据样本,求解通信中断概率的具体数值,实现对无人机中继通信网络资源的联合优化处理;分别计算时隙分配参量与带宽分配参量,并以此为基础,确定无人机中继位置,实现对中继通信资源的调度;按照机器学习算法标准,定义PCA改进特征,从而完善改进机器学习算法,再联合最优控制器闭环,实现对通信数据调度行为的控制;实验结果表明,改进机器学习算法作用下,随着中继数据累积量的增大,无人机通信网络中数据调度行为中断概率的最大值只能达到7.3%,有效降低了中断概率,符合合理分配通信资源的实际应用需求。

基于改进机器的智能电表运行状态评价研究

常规的智能电表运行状态评价方法以一级可靠性指标为主,受到二级指标权重的影响,状态评价结果存在失误问题。设计了基于改进机器的智能电表运行状态评价方法,筛选智能电表运行状态评价指标,确定状态评价的一级指标与二级指标,通过二级权重分析方式避免电表状态评价失误问题。基于改进机器建立电表运行状态健康评级,通过电表运行状态健康评级上下界将智能电表运行状态评价划分为正常、异常、故障等状态,确保状态评价的准确性,采用对比实验验证了该方法的状态评价准确性更高,能够应用于实际生活中。

玻璃幕墙结构热损伤区域图像改进机器视觉识别方法

为提高玻璃幕墙结构热损伤区域图像识别精度,提出基于改进机器视觉的玻璃幕墙结构热损伤区域图像识别方法。根据玻璃幕墙结构损伤热波传播原理,构建温度传递函数和玻璃幕墙结构热损伤区域概率模型,利用改进机器视觉增强处理玻璃幕墙结构热损伤图像,结合锐化处理实现对玻璃幕墙结构热损伤图像的识别。结果表明:方法识别出玻璃幕墙结构损伤区域与正常区域表面温度差别较大,其变化趋势符合玻璃幕墙实际情况,能够识别玻璃幕墙结构热损伤区域图像;在适当的热激励时间下,可以提高玻璃幕墙结构热损伤区域识别精度。

基于改进机器学习算法的物联网终端安全接入方法

为了解决物联网终端接入设备较多时,接入结果可靠性较低的问题,提出基于改进机器学习算法的物联网终端安全接入方法。依据物联网终端设备的标识性和可采集性原则,使用SDK接口提取物联网设备信息;依据该信息对相对应的物联网终端设备流量进行编码和特征提取,生成设备指纹信息;构建物联网终端设备指纹信息库,将物联网终端设备指纹作为输入,使用改进朴素贝叶斯算法优化匹配设备指纹信息库,若匹配成功则允许其接入,反之则拒绝其接入。实验结果表明,该方法P-R曲线的平衡点对应数值分别在0.88和0.83左右,接入结果可靠性较高,可有效实现物联网终端设备负样本匹配,保障设备的安全接入。

基于改进机器学习的继电保护定值智能校验研究

[目的]电力系统运行方式和控制策略的不断变化,导致继电保护定值方法也需不断调整,以确保各种情况下的正确动作。然而,在调整适应的过程中其易受外界因素的干扰,导致定值校验的精度较低,因此,提出了基于改进机器学习的继电保护定值智能校验研究。[方法]首先,构建继电保护故障数据集,用于训练和优化机器学习模型;其次,利用改进后的机器学习方法建立继电保护定值智能排序模型,自动对保护定值进行智能排序;最后,通过智能校验继电保护定值,实现对电力系统故障的快速响应和准确保护。[结果]实验结果表明,该校验方法能够不受外界环境干扰,且继电保护定值校验精度较高。[结论]采用该校验方法可以在提高校验精度的同时,确保电力系统的稳定运行。

基于改进机器学习的电力系统运行状态预测研究

电力系统的数据量庞大且维度高,如何从海量的数据中提取有效的特征信息具有重要意义,为此,提出了一种新的基于改进机器学习的电力系统运行状态预测方法。通过系统启动与登录、设备连接配置、数据采集、数据传输与接收等步骤采集电力系统运行数据,对采集的电力系统运行数据进行清洗、转换、存储以及特征挖掘处理,将挖掘的特征输入至电力系统运行状态预测模型中,得到电力系统运行状态预测结果。结果表明,基于改进机器学习的电力系统运行状态预测方法的预测准确率较高,具有较高的实际应用价值。

基于改进机器视觉的深基坑开挖土方量近景监测方法

在提高土方量计算准确度的同时,实现深基坑开挖过程的可视化呈现,提出基于改进机器视觉的深基坑开挖土方量近景监测方法。通过相机、镜头、光源角度确定测量设备型号,将其作为机器视觉技术的硬件设备,采集深基坑地面图像,利用相机标定确定图像与实际空间的关系性,通过修正畸变差改进机器视觉技术,提升其近景监测效果,利用数据传输设备发送给PC机,实现原始深基坑地面图像的灰度化、傅立叶变换及去噪处理,以此为基础,构建数字地面模型并生成深基坑地面点云数据,通过规则格网处理获得规则数字表面模型,删除其内非地面物体后,经梯度阈值处理实现数字地面模型的提取,选取合适的土石方运算方法实现深基坑开挖土方量的近景监测。结果表明:该方法可实现原始深基坑地面图像的预处理,提升图像质量,并完成土方量的测量,且满足精确性要求。

基于改进机器学习的电力监控网络准入控制系统

传统电力监控网络准入控制系统的数据阻塞率较高,对数据的有效拦截率较低。为解决上述问题,基于改进机器学习技术,深入研究了网络准入控制系统,对硬件结构和软件进行设计。硬件设计包括中央处理器、控制器和无线通信设备,通过确定适应度函数、指标集初始化、选择优秀个体、选择评价指标集群、进化迭代和数据控制实现软件流程。实验结果表明,所设计系统能够有效实现数据阻塞,提高有效拦截率。

基于改进机器视觉算法的电力设备红外检测

电力设备的运行情况较为复杂,所获取的电力设备红外图像易出现不完整的问题,导致设备的红外检测结果收敛性较差。为此,提出基于改进机器视觉算法的电力设备红外检测方法。构建改进机器视觉法的检测框架,通过卷积层进行端对端训练。从局部平移不变性角度出发,利用Mean shift聚类算法计算采样点概率密度。根据红外图像分割结果确定最佳目标图像尺度,以此为依据分析电力设备检测结果。采用多尺度小波变换的快速滤波技术完成图像处理,提取低频信号,并对其进行加权降噪,从而实现电力设备红外图像的增强。实验结果表明,该方法下红外图像检测结果完整,且训练损失值最小值为1,具有良好的收敛效果。

基于改进机器学习的无人机网络入侵自动感知系统设计

提升无人机网络的安全通信能力,是保证无人机应用的基础,因此,设计基于改进机器学习的无人机网络入侵自动感知系统。系统数据模块通过NetFlow网络流量采集器,采集网络的内部安全流量,管控模块管理并调用这些数据传送至入侵检测模块中,该模块中的入侵感知网关通过部署的时空卷积网络模型,检测无人机网络入侵行为,并完成入侵行为分类,全面感知无人机网络通信状态;感知结果则通过可视化模块进行展示。测试结果显示:该系统能够精准检测网络入侵行为并及时发送入侵预警,网络中主机的内核安全程度均在0.955以上,保证网络的安全通信。

出炉机器人的维护与改造

阐述了电石出炉机器人运行存在的问题,为了改进机器人现运行中存在的问题与缺陷,并借鉴其他行业内先进的科学技术,对其进行技术改进,主要解决了设备防护、设备关键部件改造、程序优化3大类问题,极大地减少了设备故障,对电石稳定生产、实现的经济效益进行了对比分析。

钝性胸部损伤病灶形态准确分类仿真研究

钝性胸部损伤后胸壁可保持完整性,对其病灶形态进行分类可准确反应血管壁损害程度,为手术决策提供明确的参考价值。通过提取胸部损伤图像的纹理特征,解决高维特征空间中存在的维数灾难问题,完成胸部损伤图像的准确分类。传统方法仅考虑胸部损伤图像的纹理特征,未考虑高维特征空间的维数问题,导致胸部损伤图像分类准确度偏低。提出新的基于改进机器学习算法准确分类钝性胸部损伤病灶形态。采用区域灰度级直方图统计矩,提取胸部图像中存在的纹理特征。根据胸部图像纹理特征,将胸部损伤图像的输入空间转变到高维特征空间中,并根据结构风险最小化原则寻找最优线性分类面,通过核函数方法解决高维特征空间中存在的维数灾难问题,对钝性胸部损伤病灶形态进行分类。实验结果表明,所提方法的分类效率高、分类结果较为精准,可为胸部损伤诊断及进一步手术处理提供必要的理论依据。

风电调度系统辅助决策方法的研究

为了提高风电调度系统辅助决策的合理性,提出了基于改进机器学习算法的风电调度系统辅助决策方法。通过计算得到风电调度系统预测误差的分布函数,建立风电调度系统风电功率预测误差模型,采用机器学习算法训练风电调度系统的数据,选取预测误差函数作为改进机器学习算法的权重更新式,结合风电调度系统的辅助决策原则,实现风电调度系统的辅助决策。算例结果表明,该方法在风电调度系统辅助决策中能够降低综合控制代价,满足风电调度系统辅助决策的合理性要求。

半喂入联合收割机收割水稻时产生脱粒不净的原因及对策措施

近几年,随着我国农业栽培技术的提高,水稻的产量越来越高,稻米的口感越来越好,稻米的品质越来越好。但随着水稻产量的提高,特别是产量达到亩产650Kg以上,枝梗附着力达200g以上时,用半喂入联合收割机进行收割时,常有程度不同的脱粒不净。下面简要分析产生脱粒不净的原因及探讨减少脱粒不净的一些对策措施。