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目前国内对双自由度后坐保险机构的研究大多集中于对其动态特性的分析和仿真,对机构运动影响敏感因子的分析很少。借助计算机仿真,运用正交试验设计方法对双自由度后坐保险机构敏感因子进行分析,确定各敏感因子对机构影响程度的主次顺序以及主要敏感因子。结果表明上质量块质量对其运动特性影响最大并为主要敏感因子,然后依次是惯性簧刚度,惯性簧长度和下质量块质量的影响。 相似文献
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基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案。首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数,完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性。在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。 相似文献
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随着电动汽车快速发展,电动汽车充电设施的市场规模及需求日益扩大,充电设施的安全可靠性越来越受到重视。可靠的电磁兼容性能是电动汽车充电设施现场安全可靠运行的必备条件,研究充电设施现场电磁兼容特性及防护技术,做好充电设施现场电磁兼容防护,保证充电设施的安全可靠性,对推动电动汽车发展具有重要意义。根据电动汽车充电设施现行电磁兼容标准,研究充电设施现场电磁兼容测试方法,选择典型充电站进行现场测试,分析充电设施现场电磁干扰特性,并提出电磁干扰抑制与防护措施。充电机产生的谐波干扰是现场主要的电磁兼容问题,采用集中治理与分散治理相结合的方式或者选用具备APFC功能的充电机,能有效解决现场谐波干扰问题。在充电设施开发建设过程中,充分重视充电设施的电磁干扰抑制与防护,提高充电设施电磁兼容性能,是充电设施安全运行的根本保证。 相似文献
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目的 为进一步提高遥感影像的分类精度,将卷积神经网络(CNN)与条件随机场(CRF)两个模型结合,提出一种新的分类方法。方法 首先采用CNN对遥感图像进行预分类,并将其类成员概率定义为CRF模型的一阶势函数;然后利用高斯核函数的线性组合定义CRF模型的二阶势函数,用全连接的邻域结构代替常见的4邻域或8邻域;接着加入区域约束,使用Mean-shift分割方法得到超像素,通过计算超像素的后验概率均值修正各像素的分类结果,鼓励连通区域结果的一致性;最后采用平均场近似算法实现整个模型的推断。结果 选用3组高分辨率遥感图像进行地物分类实验。本文方法不仅能抑制更多的分类噪声,同时还可以改善过平滑现象,保护各类地物的边缘信息。实验采用类精度、总体分类精度OA、平均分类精度AA,以及Kappa系数4个指标进行定量分析,与支持向量机(SVM)、CNN和全连接CRF相比,最终获得的各项精度均得到显著提升,其中,AA提高3.28个百分点,OA提高3.22个百分点,Kappa提高5.07个百分点。结论 将CNN与CRF两种模型融合,不仅可以获得像元本质化的特征,而且同时还考虑了图像的空间上下文信息,使分类更加准确,后加入的约束条件还能进一步保留地物目标的局部信息。本文方法适用于遥感图像分类领域,是一种精确有效的分类方法。 相似文献
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目的 行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,由于经典的可形变部件模型(DPM)检测速度太慢,引入PCA降维的星型级联检测可形变部件模型(casDPM)相比较于DPM模型检测速度虽然有了很大提升,但在应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率较高的情况,为了更加准确地对行人进行检测,提出了一种改进casDPM模型的行人检测方法。方法 首先利用对象度量方法获取目标候选区域,结合目标得分信息得到casDPM模型低分检测区域的置信度,在设定的阈值上保留检测窗口;然后针对casDPM模型原有非极大值抑制(Nms)算法只利用单一的面积信息,造成误检数较高的情况,提出了利用检测窗口的得分信息进行改进;最后将两种方法结合起来,提出了融合的cas-WNms-BING模型。结果 采用本文方法在INRIA数据集上进行检测,实验结果表明该方法对于行人形变、背景特征复杂及遮挡现象具有较强的鲁棒性,相比casDPM模型,本文提出的方法平均精度(AP)可以提高1.74%,平均对数漏检率可以降低4.45%。结论 提出一种改进星型级联可形变部件模型,取得一定的研究成果,在复杂的背景下,能够有效地进行行人检测,主观视觉感受和客观实验评价指标都表明该方法可以有效提升模型行人检测效果。但是,星型级联可形变部件模型训练及检测效率仍有待提高,需进一步对模型存在的一些局限性进行深入研究。 相似文献
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