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因素分析法是一种多元统计法,可以通过线性变换,将原有数据转换成彼此不相关且维数较少的数据,本文将因素分析法引入洪水预报神经网络的输入单元精简过程,详细介绍了建模和神经网络训练过程中包括STA训练控制在内的一些关键技术问题,并通过实例评价了此应用方法的效果,通过分析,表明此方法可以在不损失或较小损失的前提下方便有效的对洪水预报神经网络结构进行精简,大大缩减了神经网络的规模,提高了效率,具有很高的实用价值。 相似文献
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基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
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According to the concept of independent set, this paper proposes a new immunization strategy of complex networks which immunizes the nodes in an independent set with maximum degree, called targeted immunization in the independent set. When the total degree of immune nodes in independent set is equal to the total degree of targeted immunization nodes in the whole network, the immunization strategy of independent set is more effective than the targeted immunization strategy of the whole network. Based on the network structure, this paper explains the reason. Comparing the random immunization of independent sets with the random immunization in the whole network, test results indicate that more nodes do not be removed with high degree for the random immunization of independent sets. For classic susceptible-infected(SI) model, all nodes in the network are only two states: susceptible or infected. In the study of immunization strategies, comparing SI model with SIR, SIS models. The use of SI model will be more favorable. 相似文献
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针对灌溉管网优化中的管网布置和管径选择问题,以追求管网投资最小为目标,采用结合设计者工程经验的Kruskal算法生成符合工程要求的灌溉管网最小生成树。将管网中的线路根据节点之间的距离进行边权赋值,参与最小生成树求解,保证算法的可用性,并与相关生成树算法进行比较。实例研究表明,该方法能克服局部最优解的缺陷,能快速求解符合工程实际的树状管网布置和管径。 相似文献