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1.
Reconstruction of spectral information based on multi‐channel image system is a significant problem in color reproduction, detection, and recognition. A spectral radiance reconstruction from trichromatic digital camera responses is researched in this article. The mapping relationship between the trichromatic imaging system response and the incident spectral radiance is analyzed. Then, in order to remove the ill‐posedness of the problem, a regularized constraint solution model of spectral radiance reconstruction matrix is established. And the spectral radiance can be reconstructed by spectral radiance reconstruction matrices and trichromatic imaging system response. Finally, the spectral radiance reconstruction matrix is estimated by the system radiometric calibration experiment. The input radiance is offered by a LCD display. A 3‐factor and 9‐level orthogonal test is designed for the calibration experiment, and a test set of 24 colors is used for precision analysis. The results show that the average relative mean error of our method is 8.69%, it is lower than that of Wiener filtering method by 2.84%. The method can reconstruct spectral radiance information effectively.  相似文献   
2.
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。  相似文献   
3.
利用烧碱、保险粉、N-甲基吡咯烷酮制备NMP溶剂溶解靛蓝。以100%纯靛蓝颗粒作为基准物,通过分光光度计法,在最大吸收波长下测试低质量浓度靛蓝溶液的吸光度。用最小二乘法处理测试数据并制作校验曲线,最终确定靛蓝溶解液的质量浓度因子。此方法先溶解经纱靛蓝,再测试溶解液的吸光度,经验证可计算出不同深度经纱靛蓝的上染率。  相似文献   
4.
介绍电缆带电检测技术原理,针对一起由带电检测实际应用发现的缺陷,验证了局部放电测试的有效性和判断结果的正确性。案例分析表明,局部放电带电检测设备能够检测运行电缆中存在的放电缺陷,是一种有效的检出手段。在输电电缆的运行维护中普及局部放电带电检测,能够通过大数据分析,及时了解电缆运行状态,并发现运行电缆数据的异常变动,有利于缺陷的及时消除并降低电缆故障率。  相似文献   
5.
6.
综合电火花加工快速蚀除材料与电解加工溶解重铸层的优势,提出了在低电导率的NaNO3溶液中使用电极逐层往复式铣削加工微小方孔的电火花-电解复合加工方法,并研究了电解液浓度、电压和电容参数对微小方孔加工质量的影响。结果表明:电解液浓度与加工电压对微小方孔加工质量影响较大,电容影响相对较小。选用最优加工参数在100μm厚的321不锈钢片上加工微小方孔,得到的方孔加工质量好、侧壁表面无重铸层,且工具电极相对损耗仅0.05%。  相似文献   
7.
多数电离辐射事故均为局部照射。对于局部照射剂量估算,国际原子能机构(IAEA)推荐采用Dolphin's 模型,该模型需推算出照射部位染色体畸变率,再代入离体均匀照射情况下建立的剂量效应曲线来估算局部照射剂量。准确推算照射部位染色体畸变率对于估算剂量十分重要,选用合适的剂量效应曲线对估算剂量也同样重要,而对于局部照射,关于不同剂量率剂量效应曲线对估算结果影响的报道还十分有限。基于此本研究利用人外周血淋巴细胞染色体畸变估算离体模拟局部照射剂量,分析不同剂量率剂量效应曲线对估算结果的影响。利用60Co γ射线离体照射人外周血样品(样本A和样本B),剂量分别为1 Gy和5 Gy。将照射血与未照射血按25%和75%比例混合以模拟局部照射,分析混合血样中淋巴细胞的双着丝粒染色体(dicentric chromosome,dic)加着丝粒环(r),利用Dolphin's模型估算局部照射dic+r率,并用剂量率不同的两种剂量效应曲线估算局部照射剂量。结果显示,大部分混合血样dic+r分布不符合泊松分布,为过离散分布。利用与实际照射剂量率一致的剂量效应曲线估算的样品受照剂量大多与实际照射剂量比较接近,相对偏差在10%以内,但两样本的1 Gy 25%组的估算受照剂量与实际照射剂量偏差较大。利用与实际照射剂量率不一致的剂量效应曲线估算的样品受照剂量与实际照射剂量相对偏差均超过10%。结果表明dic+r分析用于估算离体模拟局部照射的剂量有可行性,采用剂量率和照射剂量率一致的剂量效应曲线估算的结果更为准确。  相似文献   
8.
油田进入高含水开发期后,预测储层渗透率参数是剩余油挖潜的关键。通常渗透率资料通过测井解释获得,然而受油藏开发和储层注水冲刷的影响,开发后期投产井的测井资料无法真实反映油藏原始状态的渗透率情况。利用不同含水阶段时移地震资料,提取并筛选地震属性,优选均方根振幅、反射强度、瞬时频率、振幅包络、主频五种时移地震属性构建数据集,通过偏最小二乘回归模型建立时移地震数据与测井渗透率数据的关系,进而预测中低、高、特高含水开发阶段投产井的渗透率数据,得到全区三期渗透率模型。通过示踪剂资料验证渗透率变化倍数分布,结果表明,井组内渗透率变化趋势与示踪剂资料相吻合。提出的储层渗透率预测方法能够客观反映油藏受注水冲刷影响造成的渗透率变化,为不同开发阶段油藏储层参数预测提供依据。  相似文献   
9.
10.
Higher transmission rate is one of the technological features of prominently used wireless communication namely Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO–OFDM). One among an effective solution for channel estimation in wireless communication system, specifically in different environments is Deep Learning (DL) method. This research greatly utilizes channel estimator on the basis of Convolutional Neural Network Auto Encoder (CNNAE) classifier for MIMO-OFDM systems. A CNNAE classifier is one among Deep Learning (DL) algorithm, in which video signal is fed as input by allotting significant learnable weights and biases in various aspects/objects for video signal and capable of differentiating from one another. Improved performances are achieved by using CNNAE based channel estimation, in which extension is done for channel selection as well as achieve enhanced performances numerically, when compared with conventional estimators in quite a lot of scenarios. Considering reduction in number of parameters involved and re-usability of weights, CNNAE based channel estimation is quite suitable and properly fits to the video signal. CNNAE classifier weights updation are done with minimized Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER) and Mean Square Error (MSE).  相似文献   
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