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SM450型直线型吸烟机在烟草检测行业具有十分广泛的应用,但是对于其使用及维护保养注意事项却少有介绍,文章介绍了SM450直线型吸烟机的主要结构和特点,并对其日常使用和定期维护保养的内容进行了讨论。 相似文献
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目的 在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中,关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件,其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此,本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法 分别提取抓取区域的方向梯度直方图(HOG)和局部二进制模式(LBP)特征,利用主成分分析法(PCA)对融合后的特征进行降维,以此来训练支持向量机(SVM)分类器。通过训练Mask R-CNN(regions with convolutional neural network)神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对Mask R-CNN识别的抓取区域进行二次分类,完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割,以此达到对抓取区域的精确识别。结果 对于随机摆放的铜质金属零件,本文算法与单一的Mask R-CNN及多特征融合的SVM算法就识别准确率、错检率、漏检率3个指标进行了比较,结果表明本文算法在识别准确率上较Mask R-CNN和SVM算法分别提高了7%和25%,同时有效降低了错检率与漏检率。结论 本文算法结合了Mask R-CNN与SVM两种方法,对于反光和遮挡情况具有一定的鲁棒性,同时有效地提升了目标识别的准确率。 相似文献
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《信息技术》2019,(6)
云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。 相似文献
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《无线电通信技术》2019,(3):316-319
小卫星平台普遍采用控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)作为数据通信总线,空间环境中的单粒子翻转效应可能造成载荷设备的CAN总线控制器故障,若不及时处理可能影响总线上所有节点的正常通信。载荷主控计算机作为载荷分系统与卫星平台数据通信的枢纽,其总线通信稳定性关乎任务的成败,设备工作过程中能及时有效地自动恢复总线翻转故障非常重要。针对载荷CAN总线单次和长期两种总线故障模式,结合载荷主控计算机的工作特点,分别设计了载荷二级和三级CAN总线单粒子翻转故障的自动恢复方法,通过实验验证了方法的有效性,并在工程项目中得到成功应用。 相似文献
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