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21.
变粘度条件下静压支承滑靴副的理论研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文对变粘度条件下的静压支承滑靴副进行了一定的理论研究和分析,通过计算机仿真,得出了滑靴副泄漏流量和支承反力不仅与中心油室压力有关,而且还与流体的粘温系数、粘压系数、密度和比热容等有关的结论,为高速高压轴向柱塞泵的设计提供了一定的理论依据。  相似文献   
22.
随着工业自动化技术的发展,密集型人工模式已经不能适应仓储物流的发展。为提高仓储的效率和质量,文章设计了一套智能机器人仓储物流系统及总控调度软件。该系统创新性集成了自动化立体仓库、AGV、机器人及传感器等硬件,总控调度软件与各机器人间通过以太网通讯,以管理和控制所有机器人,并协调各机器人工作。同时文中提出一种视觉精确定位方法提高AGV定位精度及系统稳定性。该系统具备存储、分拣、装配、配送等基本功能,而且能够适应高度动态的环境变化,最终通过齿轮箱的模拟装配拆解工作对该智能机器人仓储物流系统进行了应用验证。  相似文献   
23.
为解决故障特征样本分批加入时分类模型的在线更新问题,提出一种限定样本序贯极端学习机(LSSELM)。 LSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的同类别旧样本来提高模型的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵求逆引理来降低计算复杂度,实现输出权值的递推求解,完成模型的在线训练。将LSSELM用于模拟电路在线故障诊断,结果表明相比在线序贯极端学习机(OS-ELM)和LSSELM的诊断准确率更高,具有更好的泛化性能。  相似文献   
24.
从计算机网络到目前的物联网,网络形式发生了变化。从因特网发展中面临的问题,提出物联网对计算机网络及因特网的改进。论述计算机网络、因特网、物联网各自的发展对社会生活产生的影响,分析三者之间的辩证关系。提出物联网发展中需要解决的问题。  相似文献   
25.
物联网已在国内的多个行业取得显著成果,高等院校为了培养适应社会需求的物联网专业人才,有必要建立对应的实验室作为学生加深专业知识和提高动手能力的实训场所。文中阐述了物联网实验室建设的必要性,分析了涉及物联网实验室建设的主要技术,同时概括了应包含的主要实验及建设内容模块。  相似文献   
26.
局部敏感非负矩阵分解   总被引:3,自引:3,他引:0  
姜伟  杨炳儒  隋海峰 《计算机科学》2010,37(12):211-214
非负矩阵分解是一种新的基于部分学习的矩阵分解方法,反映了人类思维中局部构成整体的概念。算法只将非负矩阵近似地分解成两个非负矩阵的积,忽略了数据几何结构和判别信息。提出了一个局部敏感非负矩阵分解降维算法来克服这一缺点。该算法既保持了数据非负性,又保持了数据的几何结构和判别信息。构造了一个有效的乘积更新算法并且在理论上证明了算法的收敛性。ORL和Yale人脸数据库实验表明该算法性能超过许多已存在的方法。  相似文献   
27.
CGF是分布交互仿真环境中重要的仿真实体,CGF行为模型是构建CGF系统的核心和难点.对CGF行为的特点进行了归纳,认为CGF的行为可以由一组动作通过一定的逻辑运算进行合成.提出了基于线性赋色时态逻辑的行为建模方法,分别建立了动作、活动和行为三个不同层次的模型并给出了实例应用.采用该方法建立的CGF行为模型结构明晰,适于采用STAGE的脚本语言进行程序化描述,仿真结果表明了该方法的合理性和有效性.  相似文献   
28.
如今,人工智能的发展成果已经走进千家万户,智能家庭的出现也使人工智能技术融入传统家电设施,并逐步实现对家电和相关设备的智能控制以及设备之间的自由联通。智能家庭成为未来家电家居的发展方向之一,而利用无线电技术实现设备间的互联和通信则是智能家庭系统的技术核心。从智能家庭产业发展现状入手,对智能家庭系统中无线电通信技术的应用进行阐述和分析,并对智能家庭的未来发展进行展望。  相似文献   
29.
姜伟  杨炳儒 《计算机工程》2011,37(8):153-154
针对无监督学习及有监督学习算法的缺点,提出一种半监督局部判别分析的线性降维算法。数据在没有足够的训练样本时,局部结构比全局结构更重要。算法在每一个局部区域利用有标签数据推导出数据的局部判别结构,无标签数据和有标签数据推导出数据的内在几何结构。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明该算法是有效的。  相似文献   
30.
基于攻防博弈模型的网络安全测评和最优主动防御   总被引:12,自引:1,他引:11  
为了进行网络信息系统安全测评和主动防御,提出了网络防御图模型、攻防策略分类及其成本量化方法、网络攻防博弈模型和基于上述模型的最优主动防御选取算法.最后通过一个典型的网络实例分析了上述模型和算法在网络安全测评和最优主动防御中的应用.分析结果表明,提出的模型和方法是可行的、有效的.  相似文献   
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