对抗样本三元组约束的度量学习算法

针对已有三元组约束的度量学习算法大多利用先验知识构建约束,一定程度上制约了度量学习算法性能的问题,本文借鉴对抗训练中样本扰动的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束,基于对抗三元组和原始三元组约束构建了度量学习模型,提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法(metric learning algorithm with adversarial sample triples constraints,ASTCML)。实验结果表明,提出的算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题,也提高了分类精度,说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。     

基于相位滞后补偿的有源电力滤波器性能提高研究

分析了引起有源电力滤波器(APF)补偿电流相位滞后的原因,建立了相应数学模型,并利用MATLAB仿真研究了相位滞后对有源电力滤波器补偿性能的影响,提出了一种输出补偿电流零相位滞后的超前校正方法,实现了与电源中相应分量的相位同步。最后通过仿真和实际工程应用,证明了该补偿方法的可行性和有效性。     

旅游大数据与挖掘分析研究

随着云计算、大数据等新兴技术的快速发展,旅游大数据已经引起广大学者的关注。该文介绍了大数据概念及旅游大数据的发展需求,概述了数据挖掘常用技术以及旅游大数据的挖掘技术,最后给出了数据挖掘在旅游行业的应用方向。     

磷酸铁锂电池SOC在线估算研究*

针对扩展卡尔曼滤波算法中近似线性化处理及电池实际使用中出现的容量衰减引起的电池状态估算误差,提出基于容量修正的无迹卡尔曼滤波算法完成电池荷电状态估算,实现电池全寿命状态监测。通过分析锂电池工作特性和建立二阶RC等效电路模型,使用在线参数辨识法实现电池动态参数计算,为电池荷电状态估算奠定基础。结合电池实际工作中容量衰减特性,利用容量修正和无迹卡尔曼滤波算法完成电池荷电状态的在线实时估算,提高了估算精度。在恒流放电工况下,利用MATLAB仿真验证,表明无迹卡尔曼滤波算法的估算精度和鲁棒性优于扩展卡尔曼滤波算法,估算误差在3.5%以内。引入容量修正后,对老化情况下容量衰减的电池进行荷电状态估算,相比容量未修正时最大估算误差减小了3%,满足电池全寿命状态估算使用需求。     

基于PC的PROFIBUS总线监视软件的设计

在众多的现场总线中,PROFIBUS是目前市场保有量最大的总线,它越来越广泛地应用于各个领域。但是,目前有很多已投入运行的PROFIBUS总线系统处于亚健康状态,存在安全隐患。因此,对整个PROFIBUS系统运行状态的诊断及对故障隐患的及时发现并修复具有重要的意义。该方案采用PC机为平台,Windows为操作系统,VC＋＋作为开发环境,通过软件实现对PROFIBUS—DP系统运行状态的监视、分析;通过验证,设计结果基本上实现了总线监视的功能。     

“64位”调色板

抗衡者的出现绝对有益于伙伴的博弈心理和市场健康     

地下铲运机多模式自主行驶控制方法研究

针对井下复杂多变的巷道环境条件和地下铲运机的车身结构特点,将地下铲运机目标路径规划及偏差计算结合起来,并划分为四种计算控制模式,即扫描光束三角计算偏差、扫描光束对称计算偏差、人工示教和轨迹偏差推算等控制模式。通过在不同的井下巷道环境条件下,运用不同的偏差计算控制模式或将其组合使用,在减少计算量和控制复杂性的同时,取得地下铲运机较理想的自主行驶控制效果。     

地下矿用车辆无人驾驶目标路径规划方法研究

针对井下巷道复杂多变的路面条件,将地下矿用车辆无人驾驶目标路径划分为主目标路径和局部避障目标路径,在主目标路径规划时不必考虑局部避障问题,在主目标路径规划完成后,再进行局部避障目标路径规划。建立车辆轨迹跟踪偏差控制模型及动力转向控制模型,通过对模型的仿真计算,可对地下矿用车辆无人驾驶目标路径进行规划及优化。该目标路径规划方法具有简单方便和灵活可靠的优点。     

男西装两片袖纸样放缩方法设计

针对服装纸样放缩问题,从纸样放缩方法、坐标选择方式、档差(包括成品规格档差和细部档差)分配方式等分块进行分析研究,利用服装CAD对西装两片袖放缩,分析不同纸样放缩方法的优缺点,检验放缩后的纸样,总结归纳出最优的坐标方式和档差分配方案以及西装纸样放缩的变化规律,进一步深化和完善服装纸样放缩的方法,达到提高效率和质量的目的...     

基于距离和密度聚类的RBF网络结构设计

为确定径向基函数RBF(radial basis function)神经网络隐含层结构,并针对基于距离或密度聚类的RBF神经网络的限制,提出一种基于距离和密度聚类(GDD)算法的RBF神经网络.GDD算法通过计算每个样本的密度,各样本间的距离及相似条件(密度标准、距离标准),相似条件是根据样本分布而改变的,进行样本空间...