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1.
针对牲畜牛身份认证的多牛脸检测场景,本文给出一种基于改进Faster R-CNN的牛脸检测方法。使用Inception v2替换ZF网络作为Faster R-CNN的基础网络,模型精度得到显著提升;针对多牛检测场景对NMS(Non-Maximum Suppression)进行相应优化,使模型的召回率得到显著提升。通过和其他目标检测模型对比实验,本文的改进模型在精确率和召回率上均优于其他模型。  相似文献   
2.
针对高速列车横向减振器故障振动信号具有非线性和非平稳特征、特征信号提取相对困难问题,提出了变分模态分解和多尺度熵结合的特征提取方法。原始信号经变分模态分解方法处理后,被分解为若干本征模态,利用互信息指标筛选有效模态,求多尺度熵组成特征向量,通过特征评价方法去除冗余特征,最终将最优特征子集输入支持向量机识别横向减振器的故障类型。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号的特征,实现横向减振器故障的有效判别,验证了该方法在高速列车横向减振器故障诊断的可行性。  相似文献   
3.
为区分高速列车运行不同工况,提出证据堆叠法构建表征高速列车运行状态的特征框架。结果表明,该特征框架能在不同速度下区分高速列车运行的不同工况。该法避免了证据理论中冲突证据的合成问题,避免了证据空间完备性问题,且能利用多证据间的支持作用,提高判定故障部件或诊断故障类型的准确性,可用于高速列车运行状态监测,确保高速列车运行的安全性、舒适性。  相似文献   
4.
针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法.对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号.计算列车振动信号的排列组合熵,首先实现了同一速度下不同故障的分离,然后以排列组合熵作为故障特征向量,对特征向量进行多级SVM分类识别.实验结果表明,该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障,高速时对四种工况的平均识别率达97%以上.  相似文献   
5.
同步技术是混合扩频系统中的关键技术之一,它直接关系到整个系统能否正常工作。介绍了一种适用于DS/FH混合扩频的快速同步技术,根据解扩的顺序,利用直扩系统和跳频系统同步技术的优点,以求在较短时间内用较简单的方法实现整个系统的同步。根据这个思想,将扩频系统的同步划分成两个部分:跳频码同步和直扩码同步,从而最终使整个混合扩频系统精准同步。本方法能够快速同步,大大缩短同步时间,同步效果好。  相似文献   
6.
面对日益剧增的数据量,传统的中心化服务器、数据库的负荷急剧增加乃至难以为继。基于区块链系统的不可篡改和永久存储特性,提出一种基于区块链的Handle标识系统。该系统通过IPFS网络和区块链技术建立了一个去中心化的、不可篡改的、分布式云存储和查询平台,能够将标识对象的信息与Handle标识绑定一同写入到区块链和IPFS网络中,结合AES加密算法保证数据的安全和稳定性。实验表明,该系统能够在保证Handle后缀唯一性的同时,完成标识和存储数据的绑定,实现了数据对象标识的生成和解析。  相似文献   
7.
当IP语音包的网络时延抖动较小时,一般的语音缓冲算法可以得到较好的语音质量.当网络中存在突发大时延时,就会出现极大丢包率或极大端到端时延,从而难以获得好的语音质量.为此,提出针对突发大时延下的自适应语音缓冲算法.通过估算网络平均时延和学习语音包经过的网络路径上的状态,来确定需要控制端到端时延大小和语音包的丢包率,动态调整Jitter Buffer队列的最小深度和最大深度,从而可以尽量减小语音裂缝(gap)的出现.通过基于听觉模型的客观音质评价(PESQ)仿真计算以及在实际语音网关设备中的应用表明算法对语音通信质量有一定的改善作用.  相似文献   
8.
在无锚点算法CenterNet模型的基础上,针对基于红外图像的目标检测算法检测精度低、耗时长的问题,给出了一种基于改进高斯卷积核的变电站设备红外图像检测方法,该目标检测方法模型网络结构精简,模型计算量较小。通过现场变电站巡检机器人设备收集数据样本,进行算法模型的训练及验证,实现红外图像变电站设备精准识别及定位。本文以变电站巡检机器人搭配红外热成像仪采集到的红外图像库为基础,用深度学习方法对数据集进行训练和测试,研究变电站红外图像的目标检测技术。通过深度学习技术判断设备中心点位实现目标分类和回归。实验结果表明,该方法提高了变电站目标检测方法的识别定位精度,为变电站设备红外图像智能检测提供了新的思路。  相似文献   
9.
以高速列车行走部的运行状态为核心,通过计算机建立以数据管理,状态反演和安全预警为目的高速列车安全性态评估仿真平台。运用Simpack对高速列车的各种故障状态进行实时仿真,并通过Mat Lab对海量数据以小波熵和经验模态分解(EEMD能量距)的方法对高速列车运行过程的故障进行提取特征和分析,以基于向量基和LVQ神经网络的分离器对故障进行识别,从而完成对列车高速列车故障的反演和提前预警。实验表明,上述实验平台能准确地对列车故障状态进行识别,达到安全预警的目的。  相似文献   
10.
为了对转向架关键部件进行及时的性能检测和故障诊断, 实验选用高速列车转向架典型故障振动信号, 先进行小波分解, 在各个子频带上提取小波熵特征, 用于反映振动信号在各尺度上的复杂程度。在多个小波熵特征张成的高维特征空间中对四种转向架典型故障工况进行支持向量机分类识别, 实验结果表明识别率随运行速度逐步提高, 在速度达到200 km/h时得到了90%以上的识别率, 验证了小波熵特征对于高速列车故障信号分析的有效性。  相似文献   
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