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991.
以支持向量机(SVM)为代表的人工智能技术在智能传感器系统中得到了广泛的应用,但传统的SVM有"灾难性遗忘"现象,即会遗忘以前学过的知识,并且不能增量学习新的数据,这已无法满足智能传感器系统实时性的要求。而Learn++算法能够增量地学习新来的数据,即使新来数据属于新的类,也不会遗忘已经学习到的旧知识。为了解决上述问题,提出了一种基于壳向量算法的Learn++集成方法。实验结果表明:该算法不但具有增量学习的能力,而且在保证分类精度的同时,提高了训练速度,减小了存储规模,可以满足当下智能传感器系统在线学习的需求。 相似文献
992.
提出了一种基于随机路点移动模型的路点受限移动模型。在模型设计中,对节点的路点选择和暂停时间进行了设置,从而保持节点移动的规律性,满足特定场景的需要。利用仿真工具模拟模型的节点移动轨迹与其它移动模型进行比较,并从路由协议方面进行评估。仿真结果证明:该模型对集体搜索等特定场景具有较好的适用性。 相似文献
993.
994.
为了完成所研制的MEMS气体流量传感器样品的流量测试与标定,设计制作了一种由标准流量发生器和传感器信号读出与数据采集电路组成的简易流量测试装置。标准流量发生器由注射器和可更换的砝码组成,利用不同的砝码配重,在注射器出气口产生合适的恒定气体流速。通过理论分析和Ansys有限元数值仿真,验证了简易标准流量发生器的可行性。传感器信号读出与数据采集电路基于内建多路A/D转换器的单片机实现,具有传感器加热电阻器的恒温控制、流量信号的数字检测和显示的功能。采用该简易流量测试装置对自行研制的MEMS气体流量传感器进行了流量测试与标定,获得了待测器件的标定参数、传感器流量测量的绝对误差和相对误差。 相似文献
995.
996.
997.
998.
999.
激励信号频率是影响高频电容式土壤水分传感器性能的重要因素。利用去离子水和2—异丙氧基乙醇(2—isoproxyethanol)或二氧六环(dioxane)2种溶液混合,配制了一系列等效土壤体积含水率为0.9%~51.8%的待测介电溶液来替代土样。从与土壤含水率的函数关系、温度变异性2个方面,分别对激励信号频率为40,50,60,70,80,90,100 MHz的7种土壤水分传感器进行了性能测试与分析。结果表明:7种频率的传感器的输出电压均与土壤体积含水率呈线性负相关,其相关系数R2均大于0.94;激励信号频率不影响传感器输出电压的温度变异性,温差是影响温度变异性的主要因素,其最大变异率均小于4%。试验结果可为设计高频电容式土壤水分传感器时选择激励信号频率提供依据。 相似文献
1000.