【摘 要】
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为提高织物疵点分类的准确性和泛化能力,提出了一种基于降维融合特征和集成学习的织物疵点分类方法。根据织物疵点的特点,提取织物图像的纹理和局部目标的表象及形状特征,通过主成分分析处理,得到优化的不相关融合特征,然后利用Stacking集成学习方法对随机森林、支持向量机、K-近邻、决策树等多分类器的学习结果进行再学习得到最终分类结果。在TILDA数据集上的实验结果表明,与特征融合前相比,通过降维融合后的
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为提高织物疵点分类的准确性和泛化能力,提出了一种基于降维融合特征和集成学习的织物疵点分类方法。根据织物疵点的特点,提取织物图像的纹理和局部目标的表象及形状特征,通过主成分分析处理,得到优化的不相关融合特征,然后利用Stacking集成学习方法对随机森林、支持向量机、K-近邻、决策树等多分类器的学习结果进行再学习得到最终分类结果。在TILDA数据集上的实验结果表明,与特征融合前相比,通过降维融合后的特征,分类准确率提高4%;与集成学习前相比,其分类性能更好,准确率为96.8%。
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在中试规模的混合生长式膜生物反应器(HG-MBR)中,采用导流板对膜区和填料区的隔离网进行了优化研究,通过清水试验分析了导流板面积和位置对反应器流体力学特性的影响。结果表明,使用导流板可以改善反应器的流体力学特性,减小隔离网对填料流动的负面效应,降低驱动填料流化所需的曝气量,促进填料在反应器内的循环流动,从而达到节能降耗的目的。优化运行结果表明,膜区和填料区之间的隔离网在上部采用导流板式封闭设计(
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