改进的KNN实时校正方法在山区中小流域的应用

为提高山区中小流域实时洪水预报精度,提出了一种基于历史洪水学习的KNN实时校正方法(KNN-H法),并选择陕北黄土高原地区2个山区中小流域为研究区域,将其与传统KNN法和AR法进行对比,验证该方法的校正效果。结果表明:KNN法和KNN-H法的校正精度总体高于AR法;KNN法和AR法不能有效降低预报结果的峰现时间误差,而KNN-H法校正结果峰现时间误差比校正前有明显降低;KNN-H法通过对历史洪水预报误差的学习,可有效解决KNN法在实时校正中因为预热期资料不足导致的校正精度不高问题;当预报洪水过程处于涨洪或退水阶段时,KNN-H法能够快速定位到历史洪水的相同阶段,分析历史预报误差后迅速对当前预报值做出校正;总体上KNN-H法校正精度高于传统KNN法。

基于K-近邻算法的物料含水率测量标准装置设计

目的 针对烘箱法耗时长且不适用于生产现场的问题,围绕短时干燥法设计物料含水率测量标准装置。方法 装置主要包括移动底盘、箱体、水分分析仪、可充电电源、配电板、工业触屏电脑以及上位机软件。建立基于K-近邻(K-Nearest Neighbor)算法的物料含水率预测模型,并通过实验获得预测结果与烘箱法测量结果之间的修正关系。以抽取自卷烟厂的烟草样品为例,对装置进行测量实验。结果 当设置测量时间为30min时,含水率测量结果的扩展不确定度低于0.5%。结论 该装置可代替烘箱法对物料含水率进行监控,也可以用于在线水分仪的原位校准。

基于MATLAB牙齿比色算法实现

建立基于MATLAB的牙齿比色分类算法,提高牙齿修复体与天然牙颜色的匹配度;在自然光下随机平面拍摄来获取样本,建立牙齿数据库,通过投影法分割出固定的牙齿中心区域,取红绿蓝、色调-饱和度-明度、亮度-颜色通道三种色彩空间各分量作为特征值,然后采用光照自适应校正算法和方差选择特征方法,得到最优分类特征组,进行K最近邻分类;光照自适应校正算法有效减少了光照的影响,提高了分类准确率,通过方差选择特征法和KNN分类验证,得到本实验中分类最优特征组由蓝-色调-明度三个特征值组成,该特征组达到最高的分类准确率96.2%;基于MATLAB牙齿比色分类算法实现了较高的分类准确率,为实现牙齿智能比色系统提供理论依据。