【摘 要】
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针对森林火灾识别问题,为提高图像中火灾识别效率和速率,保证图像识别的正确性,确保图像采集时间和准确性,提出一种基于无人机图像采集和改进后的BP神经网络同支持向量机(SVM)分类器结合的图像识别方法。在利用算法对火灾识别过程的基础上,以火灾特征量作为火灾识别算法的输入变量来达到减少识别训练图像和运算量,提高识别精度的目的。实验结果表明,改进后的BP神经网络同支持向量机分类器结合的图像识别方法,不仅能
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针对森林火灾识别问题,为提高图像中火灾识别效率和速率,保证图像识别的正确性,确保图像采集时间和准确性,提出一种基于无人机图像采集和改进后的BP神经网络同支持向量机(SVM)分类器结合的图像识别方法。在利用算法对火灾识别过程的基础上,以火灾特征量作为火灾识别算法的输入变量来达到减少识别训练图像和运算量,提高识别精度的目的。实验结果表明,改进后的BP神经网络同支持向量机分类器结合的图像识别方法,不仅能提高识别速率,同时也提高识别效率,减少识别误差。
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对工业生产过程观测器时滞进行稳定性控制,能够保证生产过程的稳定运行,对观测器时滞进行控制,需要构建时滞系统控制器,并计算观测器相位裕值。传统方法采用线性动力学模型构建系统扰动模型,并对其计算实现稳定性控制,但忽略了相位裕值的计算,导致控制时效性差。提出一种基于相位裕值及幅值裕度的工业生产过程观测器时滞稳定性控制方法。对于时滞控制的二阶微分方程结合系统阻尼进行转换,通过相角与系统阻尼之间的关系计算控
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