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121.
王晓慧 《锻压技术》2002,27(3):15-17
提出锻件尺寸的设计不应仅以零件图为基础,而应考虑加工工艺,尤其是加工时选用的粗基准,指出合理的设计锻件尺寸不但可保证锻件各面有均匀合理的粗加工余量,而且可保证非加工面与加工面之间的位置及尺寸。  相似文献   
122.
对阶段变断面铝型材工序及成品检验时应注意的问题作了全面的论述,为生产阶段变断面铝型材提供验收依据。  相似文献   
123.
软件错误报告的自动分类能够节省大量人力和时间,然而用户提交的错误报告主观性较强,对错误报告的描述较随意,造成自动分类的效率低下。为此,基于传统的词频-逆向文件频率( TF-IDF )算法,结合文档内词条频度与词条在同类别及不同类别文档中的分布情况,提出2种特征降维的改进算法,降维后再对词条进行权值处理,进一步提高特征降维的效果。实验结果表明,应用该算法得到的错误报告自动分类在精确率、召回率、F1值和准确度等指标上比现有算法都有明显提高。  相似文献   
124.
针对人脸研究领域中高维数据产生的计算复杂度问题,提出基于小波分解的流形学习方法,对高维数据进行降维,从而达到降低计算复杂度的目的。该方法对人脸图像进行不同层次的小波分解保留低频分量后再分别应用局部线性嵌入(LLE)及局部保持投影(LPP)两种流形学习算法。实验在Frey和CMU PIE人脸库上进行,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了运行时间和经小波分解得到的低频子图像的能量。结果表明,基于小波分解的流形学习算法对于降低计算复杂度和保持图像信息是有效的。  相似文献   
125.
为解决同型号电台信号识别问题,针对具有同步头的信号,根据噪声在频域分布于底层的特点,从频域角度出发,建立基于软K段主曲线算法的功率谱骨架模型。将谱骨架作为暂态特征,计算其信息维数和盒维数,将得到的分形维数使用SVM分类器进行训练,实现对不同电台发送的相同数据波形信号的识别。实验结果表明,在信噪比较低的情况下,该方法可以有效识别电台,识别率仍可达到80%以上。  相似文献   
126.
基于模块度的社交网络分形维度计算方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
社交网络是由个体或组织以及它们之间的关系所组成的社会结构。利用社交网络的分形结构来解释和预测社交网络的行为是目前的一个研究热点。分形维度是对社交网络中分形结构的度量,为了更准确地对社交网络分形结构进行度量,提出了一种基于模块度的盒子覆盖算法来计算分形维度。该算法利用分形维度和模块度互斥的性质,基于模块度最小的原则来构建盒子,再对盒子进行计数来计算社交网络的分形维度。仿真实验表明:基于模块度的盒子覆盖法比传统的盒覆盖算法得到更为精确的分形维度。  相似文献   
127.
针对多维传感器广泛存在维间耦合效应,精度难以提高的问题,设计了一种具有自解耦特性的新型六维力/力矩传感器.采用有限元法对该传感器弹性体进行静力分析,研究了结构在不同工况下的应力应变分布.基于结构变形特点,对特征点位置和布片组桥方式进行了优化.同时也对结构进行了维间耦合分析,验证了该新型传感器具有耦合效应低的优点,提高了传感器的精度,具有较好的应用前景.  相似文献   
128.
李玉蓉  段江 《计算机科学》2015,42(8):310-313
分形维数是描述图像复杂性的一种重要测度,广泛应用于图像特征提取及图像分类、分割和检索等方面。多种黑白图像和灰度图像的分形维数计算方法已被提出,但其中很少有适用于彩色图像的分形维数计算方法。把计算灰度图像分形维数的差分盒维法扩展到欧氏五维空间,提出了一种简单且易实现的计算彩色图像分形维数的方法。实验结果表明,提出的方法能够捕捉到彩色图像纹理的复杂性,在识别彩色图像粗糙度变化和计算精度方面优于其它算法。  相似文献   
129.
研究使用GA-FNN算法实时提取车辆监控中运行异常的问题. 利用遗传算法对全局信息的搜索特性, 筛选出有效的传感器信息作为模糊神经网络的输入, 通过模糊神经网络训练出模糊矩阵, 实时检测车辆运行的异常程度. 仿真结果显示GA-FNN算法在车辆实时监控系统中, 可以快速的检测出车辆的异常程度.  相似文献   
130.
根据实际工程需要,设计、制作同振式三轴向矢量水听器,其外形为柱体两端带半球帽的圆柱体,声压通道和矢量通道在结构上结合为一体。矢量水听器外形尺寸为Φ54×72 mm、工作频带为20 Hz~2000 Hz。在国防科技工业水声一级计量站驻波管对研制的矢量水听器进行了测试,测试结果表明:声压通道声压灵敏度级为-192.7 dB(0 dB=1 V/mPa)、具有全指向性;矢量通道声压灵敏度级为-185.3 dB(测试频率500 Hz,0 dB=1 V/mPa)、具有余弦指向性。设计、制作的矢量水听器灵敏度高、通道一致性好、使用方便,满足工程应用需求。  相似文献   
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