排序方式: 共有11条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
为提高非本征光纤珐珀传感器(Extrinsic Fabry-Perot Interferometric, EFPI)腔长解调的精度,基于EFPI传感器反射光谱近似余弦函数的特性,设计了一种基于李萨如图形(Lissajous-Figure)与标准形式椭圆曲线拟合的解调方法。将两组光强信号经过坐标变换拟合为标准椭圆曲线,以减少求解参数;并通过经验模态分解对数据进行分析,去余项后将得到的极值点代入椭圆曲线求解。将离散数据点分别移动5、10、15、20、25个点测试五组不同相移对解调结果的影响并选取其中误差最小的一组对EFPI传感器进行横向负载实验,分别施加5~25 N的应力,通过拟合椭圆曲线的解调方法将计算腔长差与理论腔长差相对比。结果表明,实际腔长差随负载成正比,平均误差值为5.690%左右,可以准确获取 EFPI 的腔长。 相似文献
2.
3.
还原氧化石墨烯/四氧化三铁(RGO/Fe_3O_4)纳米复合物是一种新型的磁性纳米材料,集Fe_3O_4和RGO的优点于一体,具备高比表面积、高稳定性、超顺磁性等优越的机械、电、热、光学特性,充分展现其在理论研究以及实际应用方面的价值和潜力。本文对近几年RGO/Fe_3O_4磁性纳米复合物材料在磁性固相萃取、锂电子电池、传感器材料、电磁波吸收、催化剂、酶的固定化、药物传输以及磁控开关方面的应用研究进展进行了综述,重点综述了RGO/Fe_3O_4磁性纳米复合材料在磁性固相萃取方面的应用研究,分析对象包括染料、金属离子、农兽药、增塑剂、抗生素以及生物大分子,展现出其在分离富集领域的巨大应用潜力。最后,提出RGO/Fe_3O_4纳米复合材料在研究中存在的问题,并对该材料的研究发展方向进行了展望。 相似文献
4.
提出基于灰色关联分析与自适应提升的天牛群优化极限学习机风电功率短期预测方法。首先,利用灰色关联分析构建训练样本集,提高历史数据与预测日时间尺度上的信息关联度。在此基础上,利用天牛群算法优化极限学习机,为极限学习机寻找最优权阈值,提高其泛化能力。最后,引入集成学习理念,通过自适应提升算法学习组合多个极限学习机弱预测器,对预测误差进行修正,实现误差权重的自分配与重组。以此构成的极限学习机强预测器可进一步提高模型的预测精度,结合西北某风电场实际数据验证该方法的有效性。 相似文献
5.
6.
针对语音情感识别中的特征提取的问题,提出了一种新的特征提取方式,利用深度神经网络(DNN)中的深度信念网络(DBNs)自动提取语音信号中情感特征.通过训练一个5层的深度信念网络提取语音情感特征,把连续多帧的语音并在一起,构成一个高维的特征,把深度信念网络训练完的特征作为非线性支持向量机(SVM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别多分类器系统.其识别率为86.5%比传统的基于提取句子的时间构造、振幅构造、基频构造等特征的方法提高7%. 相似文献
7.
8.
9.
浙江广播电视集团依托自有的中国蓝云平台,整合集团办公系统与制播系统,建成一个统一标准的内部信息化和媒体业务生产支撑管理平台。该平台基于频道制的多维组织架构管理,通过统一流程配置驱动,充分发挥信息系统整体的优势,实现了办公、媒体业务审核、节目送播、媒体资源调度、媒资信息查询等线上一体化生产流程。 相似文献
10.
针对高维复杂函数问题, 提出一种混合蛙跳–灰狼优化算法(SFL–GWO). 该算法通过改进的Logistic映射初
始化GWO算法种群提高算法的多样性; 其次, 提出一种新的距离控制参数的非线性调整策略来增强种群的探索与
开发的能力; 最后通过引入改进的随机蛙跳算法中改变最差位置的方式使SFL–GWO算法跳出局部最优的局限. 通
过选取的10个高维复杂函数的寻优结果验证了算法的性能, 并与粒子群优化算法(PSO)、灰狼优化算法(GWO)和鲸
鱼优化算法(WOA)3种基本算法以及与8种改进算法的寻优的结果进行了比较. 仿真结果证明: SFL–GWO算法在不
仅可以提高收敛精度也可以提高算法的搜索速度, 证明了SFL–GWO算法在求解高维复杂函数的高效性. 相似文献