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51.
15209工作面回采期间端面处出现破碎、冒落现象,造成液压支架初撑力、工作阻力降低,威胁着工作面安全高效回采。通过技术研究,分析了15209工作面端面破碎机理,提出了"施工梯形锚索吊棚+注浆加固+走向掏槽搭梁"联合控制措施。实际应用表明端面破碎、煤壁片帮现象得到控制,工作面回采速度提高至7.5m/d,取得了显著应用成效。 相似文献
52.
建立车辆动力学模型,研究车辆在高速避让工况下的路径跟踪控制策略。基于自抗扰控制设计车辆横摆角速度以及道路曲率2种不同的路径跟踪控制器;设计基于车辆偏航位移和偏航角度加权的线性二次最优控制器;对3种控制器控制效果进行仿真验证,分析路径跟踪侧向位移误差、侧向加速度、前轮转向角以及偏航角度变化。越野车实车测试结果表明,路径跟踪控制策略正确。 相似文献
53.
为了保障浓香菜籽油的产品质量安全,采用HACCP体系对浓香菜籽油生产全过程进行生物、物理、化学的危害分析,确定关键控制点,制定预防措施,并对生产环节进行有效监控,制定纠偏措施,做好记录管理,为浓香菜籽油的安全生产提供借鉴。 相似文献
54.
焦炉生产是典型的大惯性、非线性、时变快的复杂系统,以“火落温度”为基础的焦炉前反馈热工控制系统,通过立火道温度自动测量与人工测温相关性分析、粗煤气温度测量与火落判断、标准温度的优化等运行实践,达到了自动火落时间判断、标准温度指导、加热和燃烧优化、高低温炉号判别等目的,对于稳定炉温、降低回炉煤气消耗、提高焦炭质量以及推进焦化企业技术进步具有重要意义。 相似文献
55.
番茄叶病种类多、成因复杂,其预防和识别难度较大。传统基于机器学习的方法多靠人工识别,需要一定的专家经验,且具有主观性强、识别准确率不高等缺点。为实现番茄叶病特征的自动提取,并提高识别准确率,提出一种基于深度学习的番茄叶病识别模型。该模型基于卷积神经网络对番茄叶部病害特征进行自动提取,获得高维特征后,采用PCA降维算法去除冗余特征;从增大类间距离并减小类内距离的角度改进了softmax分类器,提高了识别准确率。将该模型在CrowdAI提供的数据集上进行了仿真验证,结果表明,该模型能够对番茄叶部常见10种病害进行自动提取特征和识别,综合识别准确率达到95%以上。 相似文献
56.
离群点检测任务通常缺少可用的标注数据,且离群数据只占整个数据集的很小一部分,相较于其他的数据挖掘任务,离群点检测的难度较大,尚没有单一的算法适合于所有的场景。因此,结合多样性模型集成和主动学习思想,提出了一种基于主动学习的离群点集成检测方法OMAL(Outlier Mining based on Active Learning)。在主动学习框架指导下,根据各种基学习器的对比分析,选择了基于统计的、基于相似性的、基于子空间划分的三个无监督模型作为基学习器。将各基学习器评判的处于离群和正常边界的数据整合后呈现给人类专家进行标注,以最大化人类专家反馈的信息量;从标注的数据集和各基学习器投票产生的数据集中抽样,基于GBM(Gradient BoostingMachine)训练一个有监督二元分类模型,并将该模型应用于全数据集,得出最终的挖掘结果。实验表明,提出方法的AUC有了较为明显的提升,且具有良好的运行效率,具备较好的实用价值。 相似文献
57.
在云环境下使用数据共享功能时,由于云环境的复杂性,需要对数据进行安全保护和访问控制,这就要求使用加密机制。基于密文策略属性的加密(CP-ABE)是当前广泛使用的加密机制,它可以根据用户的属性来设置访问权限,任何具有合格访问权限的用户都可以访问数据。然而云是一个动态环境,有时可能只允许具有访问权限用户中的一部分用户访问数据,这就需要用户权限的撤销机制。然而,在CP-ABE中,访问权撤销或用户撤销是一个冗长且代价高昂的事件。所提出方案根据对CP-ABE流程的改进,在原密文中嵌入了可灵活控制的用户个人秘密,使得用户权限撤销时既不要求使用新访问策略的用户撤销数据,也不要求对数据进行重新加密,大幅减少撤销时的计算成本。与知名CP-ABE撤销方案对比,所提出方案的计算成本更低且具有良好的安全性。 相似文献
58.
针对无线网络链路干扰大、误码率高等特点,以及TCP Westwood算法(TCPW)存在估算带宽时过度依赖包的反馈,缺乏区分传输过程中丢包类型的缺点等问题,提出一种TCPW拥塞控制优化算法--TCPW-F。该算法利用发送速率等构建拥塞因子[F]作为判断丢包类型的依据,同时对判定发生噪声丢包时的拥塞窗口进一步调整,避免噪声丢包引起的窗口下降,提高该情况下窗口的发送效率。仿真结果表明,TCPW-F算法在时延性能方面表现更优,单位时间抖动趋于稳定的速度更快。在同一信道带宽下增大包生成速率,改进算法的实时吞吐量明显高于原算法,具备一定的噪声丢包感知能力,无线网络的TCP传输质量获得较大改善。 相似文献
59.
管海娃 《计算机工程与应用》2020,56(14):231-239
研究任意初态下,机器人系统的有限时间自适应迭代学习控制方法。引入初始修正吸引子的概念,构造一个含有初始修正项的误差变量。针对定常机器人系统和时变机器人系统,采用Lyapunov-like方法,分别设计迭代学习控制器处理系统中不确定性。并且,采用未含/含限幅学习机制,保证闭环系统各变量的一致有界性和误差变量在整个作业区间一致收敛性。藉以实现跟踪误差在预先指定区间的完全跟踪。仿真结果验证所设计控制方法的有效性。 相似文献
60.
HUANG Xiao-hua 《广东电脑与电讯》2020,1(1-2):25-27
This paper firstly describes the current situation and limitations of learning evaluation and assessment in colleges and uni-
versities; then, it analyzes the possibility of implementing the learning evaluation and assessment based on "dynamic learning data
analysis"; then, it describes the design process of the learning evaluation and assessment system in detail; finally, it determines the
various assessment items and carries out quantitative processing to better apply them to actual teaching. 相似文献