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1.
基于轮轨粘着的基本原理,对比了撒砂、喷射陶瓷粒子和使用研磨子三种粘着改善策略,以及组合校正法和模糊控制法两种粘着控制方法,以此设计了一种研磨子模糊控制系统.该系统可以作为目前所采用的恒常研磨策略和组合校正力矩调节方法的辅助,在保证列车在牵引、高速运行和制动过程中维持轮轨接触面清洁的同时,当车轮在一定速度区间内产生较大滑行或空转趋势时控制系统能够迅速响应,增大研磨子作用压力,在改善轮轨关系的前提下极大地减少了研磨子及车轮材料的浪费.此外,可以根据增粘和修型需求修改模糊控制参数,以实现不同的作用效果,智能调节研磨子的作用频率. 相似文献
2.
采用高效液相色谱-二极管阵列检测器法(HPLC-DAD)测定西瓜中残留的膨大剂(即:氯吡脲)。西瓜样品溶于乙酸乙酯进行提取,提取物经固相萃取柱(ENVI-18)富集、净化后,在265 nm处,流动相为甲醇-水(65∶35,V∶V)条件下进行检测。结果表明,质量浓度在2.5~80.0 mg/kg范围内呈良好的线性关系,相关系数(R2)为0.999 9,样品加标回收率为95.0%~107.0%,氯吡脲的最低检测限为0.001 mg/kg,用三维光谱-色谱图进行比对,相似度高。该方法快速、灵敏、准确,专属性和特征性高,可用于西瓜中氯吡脲残留的测定。 相似文献
3.
4.
社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数据结构.社区间层次关系的引入给社区检测算法带来了更复杂的建模挑战.针对该任务,已经有一些有效的启发式的方法被提出,但是受限于社区分布形态的简单假设和离散的优化学习方式,它们无法描述更复杂的图链路数据,也无法和其它有效的连续优化算法组合获得更好的结果.为了解决这个问题,本文首次尝试建模复杂的重叠式(overlapping)层次社区结构,提出简洁的节点嵌入和社区检测双任务优化模型,通过梯度更新的方式来灵活地探索节点和重叠式层次社区的隶属关系.在学习过程中,我们可以分别获得节点和社区的嵌入表示,以应用于丰富的下游任务. 相似文献
5.
采用等离子弧熔炼和真空感应重熔的方法制备了Ni-32%Cu合金坯锭,经热锻、热轧及退火得到实验用合金,将其置于350℃下保温0、1.5和4.0h获得了3种不同调幅分解程度的Ni-32%Cu合金.这些合金经过总变形量为98%的冷轧后,采用X射线四环衍射仪,研究了调幅分解程度对Ni-32%Cu合金形变织构的影响.结果 表明:Ni-32%Cu合金在350℃保温时发生了调幅分解,且随着保温时间的延长,合金的调幅分解程度增大.随着调幅分解程度的增加,Ni-32%Cu合金形变织构中S取向和C取向份额呈下降趋势,B取向份额呈上升趋势.这主要是因为调幅组织在形变时,只有少数的滑移系开动,促进了平面滑移,抑制了交滑移的进行;随着调幅分解程度的增加,调幅相所占比例增加,调幅相的存在对位错有钉扎作用,使得位错的可动性下降. 相似文献
6.
人脸聚类是根据不同身份对人脸图像进行分组的方法,主要用于人脸标注和图像管理等领域.针对现有方法中存在大量冗余数据的问题,文中使用一种基于完全图约束和上下文关系进行链接预测的方法.该聚类算法基于图卷积神经网络进行链接预测,结合完全图约束筛选数据,同时在预测的过程中对链接关系进行不断的更新.实验结果显示,结合完全图约束的人脸聚类方法能够在减少冗余数据、加快运行速度的同时,提升聚类的准确率,从而提高聚类的整体效果. 相似文献
7.
现有的双目同步定位与建图(SLAM)都使用标准立体相机,所处环境为静态的假设会影响其在动态环境中的精度。 提
出了一种多焦距动态立体视觉 SLAM 方法,它克服了标准立体相机无法兼顾远距离和宽视场感知场景的缺点,并去除了动态物
体对 SLAM 的影响。 具体来说,对传统的立体校正方法进行了改进,并使用校正参数修正了特征点的位置,而不是整张图像,还
提出了一种自适应特征提取和匹配方法以增加多焦距图像的特征匹配数量。 综合使用多视图几何、区域特征流和相对距离检
测动态对象,剔除动态对象上的特征点。 在公开数据集 KITTI 上,该方法相对 ORB-SLAM3 和 DynaSLAM 的定位精度都提高了
6. 97% ,在自建数据集中,该方法的定位精度比 ORB-SLAM3 提高了 26. 64% ,比 DynaSLAM 提高了 32. 09% 。 相似文献
8.
为克服传统融合方法对灰度相关性较弱的红外与可见光图像融合存在的不足,提出一种基于 非下采样轮廓波变换(NSCT)与引导滤波器的融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度多方向分解,分离出包含在不同频带内的特征信息,得到一个低频近似图像和多个高频方向细节图像;局域窗口加权平均能量和改进拉普拉斯能量分别作为低频近似图像的活性测度,构造显著特征图对近似图像进行加权平均,以解决能量保持和细节提取两个关键问题;在方向细节图像中,基于活性测度取大规则获得决策映射图,将源图像作为引导图、决策映射图作为输入图像进行引导滤波,得到权重分配图,对方向细节图像进行加权平均,降低噪声的敏感度。对融合后的近似图像和方向细节图像进行NSCT逆变换,得到最后的融合图像。采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行客观评价。实验结果表明,该融合方法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合方法,如基于两尺度分解的引导滤波融合方法、NSCT域内稀疏表示融合方法、基于像素显著性的交叉双边滤波融合方法、基于深度学习的卷积神经网络融合方法、基于显著性检测的双尺度融合方法,可获得更好的融合效果。 相似文献
9.
并行计算机系统互连网络的拓扑性质对系统功能的实现起着重要的作用。为了衡量基于[k]元[n]方体网络构建的并行计算机系统的容错能力,研究了边故障模型下[k]元[n]方体网络中[k]元[(n-1)]方体子网络的可靠性。当[k(k≥3)]为奇数时,分别在固定划分模式和灵活划分模式下得出了[k]元[n]方体网络中不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间的计算公式,并通过仿真实验验证了理论结果的精确性。研究表明,当[k]为奇数的[k]元[n]方体网络中有边故障发生时,相比固定划分模式,在灵活划分模式下不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间更大。 相似文献
10.
随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势。为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理。同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特点。对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望,奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础。 相似文献