预处理Uzawa算法及其在求解Stokes问题上的应用

在求解鞍点问题的经典Uzawa算法收敛性的基础上,对预处理Uzawa算法收敛性做出进行进一步的研究,得到其收敛的充要条件及误差传播矩阵的谱半径;并将其应用到Mini元离散求解Stokes问题中,通过数值计算验证所得结论的正确性.

SMOTE数据预处理算法在砂型铸造复杂铸件缺陷预测中的应用

针对实际生产过程采集的复杂转向桥铸件工艺数据中冷隔、气孔、砂眼、缩孔等缺陷类别的数据量严重不平衡、复杂铸件缺陷预测模型准确率不高的问题,结合砂型铸造实际工况,引入了SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)数据预处理算法,探究其在砂型铸造复杂铸件缺陷预测中的应用。根据采集到的复杂铸件不平衡数据集的特点,基于SMOTE数据预处理算法,科学扩充了不平衡数据集,创建了可用于训练复杂铸件缺陷预测模型的平衡数据集,数据预处理前后的模型预测准确率从86.50%提高至97.91%。

滤波预处理对提高全聚焦算法重建图像质量的比较研究

针对超声波无损检测方法中全聚焦算法重建缺陷图像伪影严重的问题,提出在全聚焦算法中加入滤波处理来进行压制,以提高图像质量和成像分辨率。首先分析了全聚焦算法重建缺陷图像的不足之处,然后提出分别使用R-L、S-L、Cosine和Hamming四种滤波函数对超声反射实验系统采集的全矩阵数据进行处理,最后将原始信号和分别经过四种滤波函数处理的回波信号通过全聚焦算法进行缺陷图像重建。成像结果表明,由经过四种滤波后重建的缺陷图像信噪比均优于由原始信号重建的图像,且R-L和S-L在四种滤波函数中对于提高图像重建质量的效果最好。试件Ⅰ经过R-L和S-L滤波重建的图像信噪比较未滤波的分别提高了8.99 dB和8.96 dB,试件Ⅱ分别提高了9.56 dB和9.55 dB。

基于改进多头绒泡菌算法的布线空间预处理技术

随着机电产品中线缆布局设计难度的提高,布线设计自动化成为研究热点,其中首先需要根据产品结构获得离散化的搜索空间。为解决当前空间离散化时普遍存在的空间降维难题,提出基于多头绒泡菌算法的空间预处理技术,根据布线敷设工艺要求建立初始离散空间,设计基于工艺约束的黏菌网络流运动规则和网络收敛策略;基于改进的多头绒泡菌算法对初始离散空间进行降维处理,获得布线空间离散模型,通过实例验证了所提方法的有效性。

基于小波阈值算法的气体超声波流量计信号预处理

气体超声波流量计超声信号在气体中传播时,存在易受到各种噪声的干扰,能量衰减严重、回波信号幅值弱、信噪比低等问题,为准确采集气体超声波流量计回波信号,在传统阈值滤波算法基础上提出了一种改进小波阈值算法,对气体超声波流量计信号进行预处理;将改进小波阈值算法与传统阈值算法进行仿真对比分析,并用FPGA实现对采集超声波信号的6层Coif5小波滤波处理。经仿真与实验对比表明:在不改变超声波信号的特征波基础上,使用改进阈值滤波算法对超声波回波信号降噪处理后,均方根误差为0.0014,信噪比达到了88.3290 dB,该方法提高了超声波流量计的采集质量,实现了良好的降噪效果。

基于DBSCAN算法的用电数据预处理与清洗技术研究

随着智能电网的发展,智能用电网络中的数据质量问题,如数据缺失、错误和异常,严重影响了数据分析的准确性。文章通过数据标准化、缺失值处理和DBSCAN算法等进行数据清洗,以提高数据质量,确保后续数据分析的准确性和可靠性。研究结果表明,这些技术的应用不仅提高了数据质量,还为智能电网的进一步发展提供了技术支持。

指纹识别的预处理组合算法

提出了基于方向分割的一套完整的指纹预处理组合算法 ,主要包括方向图的计算、平滑、方向滤波、局域自适应、二值化、去噪和细化等算法 ,能很好地增强指纹图像 ,减少因指纹旋转及平移因素而造成的误识别 ,为可靠、准确地实现指纹自识别提供一种可行的方法。

快速滤波算法用于在线监测数据预处理

提出了可较好地解决电力设备在线监测中数据预处理所遇到问题的一种中值滤波快速算法 ,该算法先把无序数据序列转变为有序数据序列 ,再据其可用二分法快速查找中值的特点 ,通过滑动窗获取实时数据后中值滤波 ,从而满足了处理时对在线监测数据实时性、真实性的要求。

绝缘在线监测采样数据的两种预处理算法

计算机技术的发展对绝缘在线监测系统的精确度提出了更高的要求 ,因此介绍了一种基于数理统计原理和应用小波技术的绝缘在线监测采样数据的预处理算法。分别用这两种算法处理实测数据的结果表明两种算法对减小脉冲干扰、高频干扰和因采样元件引起的粗大误差和对在线监测数据精度的影响有明显效果。还根据对两种算法编程运用的实际情况 。

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

就如何检测复杂背景下低信噪比的运动小目标展开讨论,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,接着采用邻域判决的方法实现运动目标的进一步分离,最后用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明。

采用带预处理的区间Hull算法求解区间直流潮流

随着间歇性能源接入电网,电网的潮流具有一定的随机性。考虑高压输电网中直流潮流的不确定性问题,文中提出了一种带预处理的区间Hull(P-Hull)算法来求解区间直流潮流。该方法首先通过预处理,形成主对角占优的区间系数矩阵,然后利用区间Hull算法得到系数H-矩阵。为了提高结果的精度,分别利用向上近似和向下近似方法处理H-矩阵的比较矩阵,进而采用迭代方法求得区间直流潮流分布的上下界。采用9节点系统,将文中所提出的算法与蒙特卡洛算法进行比较,揭示了误差主要受网络参数不确定性的影响。此外,采用IEEE 57和IEEE 118节点系统分别对P-Hull算法、区间Hull算法、Krawczyk算子迭代法以及高斯消去法在精度和计算时间上进行比较分析,可以看出P-Hull算法能够得到最高的精度,并且其时间复杂度远小于蒙特卡洛算法。

基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法

针对基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点(Acess Point,AP)且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法。同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程。此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性。实验结果表明,该算法可获得30以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性。

Web日志挖掘预处理中的Frame页面过滤算法

Web日志挖掘是将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中，发现Web用户的行为模式。在介绍了典型的数据预处理技术的基础上，指出Frame页面降低了挖掘结果的兴趣性，并提出相应的解决方法--Frame页面过滤算法消除其影响。通过实验数据对该算法进行验证，说明Frame页面过滤算法可以显著地提高Web日志挖掘结果的兴趣性。

面向车辆牌照字符识别的预处理算法

由于光照、摄象机角度、位置和牌照定位的图象分割过程等原因，牌照图象字符背景复杂．针对这些问题本文提出相应算法，成功地完成了牌照字符的预处理。

基于B样条小波预处理的短窗算法

提出了可滤除偶次和分次谐波的B样条小波滤波算法 ,将经过滤波预处理的短窗傅氏算法和传统傅氏算法进行了比较。从分析结果可看出 ,经过 2次分解与重构的信号接近于基波 ,减少了因傅氏算法不能滤除偶次谐波或非整次谐波而带来的误差。在同传统方法作比较后 ,提出了用基于B样条预处理的 2种短窗算法分别代替半波傅氏算法和全波傅氏算法的方案 。

物化视图选择的预处理算法

现有的静态物化视图选择算法的视图搜索代价较大 ,而导致算法的时间复杂度偏高 ,不能用于对物化视图进行在线动态调整 提出了一种物化视图选择的预处理算法———PMVS ,其中包括用户查询集动态调整算法QSDM、候选视图格构造算法CVLC和候选视图筛选算法CVF ,该算法可用做预处理过程对视图数量进行在线压缩 ,从而降低了静态算法的视图空间搜索代价和时间复杂度

基于Apriori算法的中医数据预处理方法分析及应用

目的 :为了提高数据挖掘的工作效率,保证数据挖掘出的知识或结论的准确性,提出基于Apriori算法的中医数据预处理方法。方法:通过分析数据预处理在数据挖掘中的重要地位、中医数据的特点以及Apriori算法对挖掘数据的要求,结合实例创建多个函数,从术语规范化、清理不合格数据、药方数据结构化、数据有序化等方面阐述了数据预处理方法。结果:构造的新函数清晰明确、便于调用,预处理过的数据大大提高了中医数据的挖掘效率。结论:基于Apriori算法的中医数据预处理方法简单易操作,从很大程度上解决了中医数据挖掘的先行问题。

基于数据预处理的并行分层聚类算法

分层聚类技术在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用,是数据挖掘领域的研究热点之一。针对目前基于SIMD模型的并行分层聚类算法处理海量数据时效果不理想的问题,提出一种基于数据预处理的自适应并行分层聚类算法,在O((λn)2/p)的时间内对n个输入数据点进行聚类。其中1≤p≤n/logn,0.1≤λ≤0.3。将提出的算法与现有文献结论进行的性能对比分析表明,本算法明显改进了现有文献的研究结果。

基于RS理论的镜头分割预处理算法

在分析视频数据特征的基础上,引入粗糙集的属性约简理论,提出一种基于RS理论的镜头分割预处理算法.该算法首先从压缩域提取视频帧的DCT系数,在对DCT系数处理后得到DC系数的信息系统,然后利用RS理论对信息系统进行属性约减,最后得到没有冗余的帧序列.实验结果显示,算法处理后,镜头的帧数目大幅度减少,而后续的镜头分割结果基本不变.实验结果表明,此算法在镜头分割前能消除大量的冗余数据,避免了大量的复杂运算.

用于支票印鉴鉴别的图像预处理及配准算法

为了消除支票印鉴自动鉴别系统中由于不同的盖印条件引起的印鉴质量变化,该文提出了一种印鉴图像预处理及配准算法,即首先利用彩色信息将印鉴灰度图从支票背景中分割出来,然后利用基于梯度值的动态阈值实现印鉴图像的二值化。为了消除印鉴中存在的笔划连接和笔划残缺,该文提出了一种笔划填充和骨架校正算法。实验证明该算法具有较强的适应性、可靠性和实用性。