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11.
为了能够自动快速准确的识别泄流激励下水工闸门的模态参数,解决系统稳态图自动化定阶困难和真实模态筛选的问题,该研究提出了一种改进的势能聚类(Potential-based Hierarchical Agglomerative,PHA)的协方差驱动随机子空间(Covariance-driven Stochastic Subspace Identification,COV-SSI)水工闸门自动模态参数识别方法。首先采用小波阈值的方法对采集信号进行去噪处理。再通过奇异值加权判断指标(Singular-value Weighted Index,SWI)进行系统阶次及稳态图最大阶次的自动化确定,剔除稳态图中的噪声模态,进一步使用势能聚类方法实现结构模态参数的自动化识别。将该方法应用于泄流激励下弧形闸门试验模型中,并与锤击法测试结果进行对比分析,结果表明,所提识别方法在无需人工激励条件下,能够实现系统阶次和稳态图最大阶次的自动化确定,剔除稳定图中虚假极点。通过与试验对比,该方法平均相对误差为3.5%,可用于泄流激励下水工闸门结构运行模态参数的自动智能化识别。 相似文献
12.
13.
基于多源空间数据的"三生"空间异质性评价与分区划定 总被引:3,自引:3,他引:0
为优化"三生"空间评价方法体系,探索海南岛"三生"空间聚集性与协调度特征并制定有效的空间分区方案,该研究从空间异质性角度出发,采用多源空间数据从栅格尺度上对同地类不同地块的"三生"空间功能进行评价,再通过空间自相关及三角坐标图分析乡镇尺度上"三生"空间的聚集性与协调度特征,并为国土空间优化提供相关分区方案。结果表明:1)海南岛生产空间高分值区域集中分布在沿海市县,呈"四周高、中间低,北部高、南部低"的分布特征,且城镇生产空间与农业生产空间有所差异;生活空间高分值区域多集中在各市县城镇范围内,整体呈"小集聚、大分散"的空间格局;生态空间高分值区域集中在中部地区,呈"中间高、四周低,南部高、北部低"的分布格局。2)乡镇尺度上海南岛生产、生活、生态空间功能值的Moran’sI指数分别为0.569,0.221和0.716,表现出空间自相关性特征,据此面向全岛提出基于空间聚集性的"三生"空间分区方案。3)海南岛各乡镇"三生"空间存在较大的协调度差异,高值区以生态主导和"三生"协调型为主,分别占乡镇总数的51.72%与43.97%;低值区则以生态主导型为主,占乡镇总数的72.41%,据此面向全岛提出基于空间协调度的"三生"空间分区方案。该研究有效识别了同地类不同地块"三生"空间的异质性,并从空间聚集性与协调度视角提出"三生"空间分区管制方案,能够为当前国土空间优化提供参考。 相似文献
14.
针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于K均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用K均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。 相似文献
15.
辽宁省土地利用功能间的矛盾相对突出,明晰区域土地利用多功能的现状、进行土地利用多功能性分区可为促进区域土地利用功能的协调发展提供依据。选取2017年辽宁省县域土地利用生活、生产、生态方面22个典型指标构建区域土地利用多功能性评价指标体系,运用熵权法和两维图论聚类法进行土地利用多功能性评价及分区研究。研究发现:1)研究区生活功能高值区于中部呈斜"X"状分布,生产功能值主要呈现以沈阳为中心的"环状"递减蔓延结构,生态功能值由外至内逐渐减少。2)区域县域生产功能和生活功能呈显著正相关,生产功能和生态功能呈显著负相关。3)根据区域土地利用多功能值和两维图论聚类法可将研究区划分为辽东生态功能优势区、辽北功能欠协调区、辽南功能相对均衡区以及辽西功能欠发展区。研究结果可为县域尺度国土空间规划的制定与实施等提供技术支撑和科学依据。 相似文献
16.
基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别 总被引:3,自引:3,他引:3
为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图像清晰度,对比采用灰度法和包含2、3、4或5个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,灰度法对8幅图像中红蜘蛛目标识别率平均值为29%,误判率平均值为201%,无法应用于复杂背景图像中的红蜘蛛目标识别。包含5个聚类中心的K-means聚类法对清晰度较高的图像识别率为100%,误判率为0,对清晰度较低的图像识别率为88%,误判率为0;当图像尺寸较小时,包含4个聚类中心的K-means聚类法识别效率与灰度法相当;当图像尺寸较大时,重复计算聚类中心导致识别耗时较长;基于Lab颜色空间的识别算法无法有效识别其他颜色的红蜘蛛,继续研究的方向为引入红蜘蛛形态信息以提高识别准确率和优化聚类中心的选取以降低识别耗时。 相似文献
17.
流域尺度土壤厚度的模糊聚类与预测制图研究 总被引:3,自引:2,他引:3
基于土壤厚度与景观位置和特征之间的关系,运用模糊c均值聚类(FCM)方法对西苕溪流域的土壤厚度分布进行了空间预测。选取高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子进行模糊聚类,根据相应的聚类参数将流域地形组合分为8类。利用部分调查获得的土壤剖面数据,结合样点属性和专家经验为典型区赋值,最后由加权平均得到流域土壤厚度预测图。验证结果表明,FCM方法可以对地形因子组合进行有效合理的分级,其预测精度较高,模型的稳定性较好,是一种低成本高效率的制图方法。该方法在土壤厚度预测方面具有一定的可靠性。 相似文献
18.
摘要:为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%, 说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。 相似文献
19.
适量有机肥与氮肥配施方可提高河西绿洲土壤肥力及作物生产效益 总被引:8,自引:1,他引:8
20.
安徽省油菜花期连阴雨灾害损失评估指标 总被引:5,自引:0,他引:5
基于安徽省油菜主产区1980-2009年44个气象台站逐日气象资料和油菜产量资料,采用数理统计方法,获得油菜历年灾损率以及花期连阴雨特征量指标即连阴雨日数、持续降水量和日照时数。按照引入因子对产量的影响最大且因子之间相关性较低的原则,筛选出连阴雨关键致灾因子并确定致灾因子临界值。最后利用K-均值聚类分析方法,建立油菜花期连阴雨灾害评估等级指标,并利用2010-2014年连阴雨灾害样本进行验证。结果表明,油菜花期的连阴雨日数和持续降水量与减产率相关性较高,且因子间相关性较低,可作为连阴雨灾害评估的关键因子;连阴雨日数致灾临界值为3d,持续降水量致灾临界值在江淮区、沿江区和皖南地区分别为20、50和70mm。利用聚类分析法构建的包括江淮、沿江和皖南地区的安徽省油菜主产区花期连阴雨灾害评估指标为:轻度灾损率5%~10%、中度10%~20%、重度20%~30%和特重≥30%,其历史回代和独立样本检验表明轻度和中度准确率较高(88%~100%),重度和特重准确率相对较低(65%~70%)。 相似文献