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公开(公告)号:CN115655124A
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202211153774.9
申请日:2022-09-21
申请人: 昆明理工大学 , 云南省烟草质量监督检测站
摘要: 本发明提供了一种烟叶厚度测量方法及装置,其中,烟叶厚度测量方法通过显微镜采集到待测烟叶的原始图像(第一图像)进行立体矫正后得到第二图像,第二图像经过立体匹配算法计算得到初始视差图(第三图像),利用WLS滤波平滑优化图像,对初始视差图中存在的噪点和误匹配点进行处理,得到处理后的视差图(第四图像),再将得到的处理后视差图进行深度图计算,得到第五图像,最后通过第五图像的深度信息进行深度值计算,进行显微放大倍数还原,并可计算出烟叶的厚度;并提供一种装置包括:支架、双目显微相机距离可调节装置、双目显微相机、数据线、计算机;利用上述方法,对烟叶进行厚度的测量,达到烟叶厚度测量的效果。
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公开(公告)号:CN115752666A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211334977.8
申请日:2022-10-28
申请人: 昆明理工大学 , 云南省烟草质量监督检测站
摘要: 本发明公开了一种基于多策略狼群算法ELM的烟叶动态称重方法,通过多策略狼群算法(Multi‑StrategyWolfPackAlgorithm,MWPA)改进ELM神经网络预测烟叶动态重量,该方法包括:采集烟叶重量数据和影响因子数据;对数据预处理;将预处理数据分成训练集和测试集;应用多策略的WPA算法对ELM模型的参数寻优;使用训练集对MWPA‑ELM模型进行训练,获得烟叶动态称重预测模型。与传统动态称重技术相比,本发明具有精度高、学习速度快、泛化能力强等优点。
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公开(公告)号:CN115344789A
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202211148344.8
申请日:2022-09-21
申请人: 昆明理工大学
IPC分类号: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06Q50/00
摘要: 本发明公开了一种基于因果关联本体模型的就业推荐方法,属于就业推荐领域。本发明分析毕业生信息对就业选择的因果关联关系并构建因果关联本体模型,通过将其作为先验知识来对协同过滤算法进行改进,称作OWCF算法。OWCF算法进行就业推荐的过程,通过毕业生信息与因果关联本体模型先验知识库匹配,获得相应特征权重并与相应特征加权得到毕业生对某类型岗位的加权特征值;将加权特征值与待推荐岗位特征进行相似度计算,同时基于因果关联本体模型进行应往届毕业生相似度计算,通过相似度阈值设定,得到相似度高的就业单位和往届毕业生,将所得单位与高相似度往届毕业生的就业单位进行融合,形成推荐列表。
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