汾西县扁桃林区一种不伤害鸟类的毒饵灭鼠技术

普通灭鼠方法容易伤及鸟类等非靶标动物,破坏生物多样性。本实验以鼠类能取食而鸟类等非靶标动物无法取食的灭鼠毒饵进行灭鼠试验,研究不伤害鸟类的灭鼠毒饵的制作和筛选配制毒饵的饵料,避免鸟类等非靶标动物免受灭鼠毒饵伤害,保护生物多样性。试验结果显示,试验采用的当地出产的A坚果、B坚果和C坚果制成的灭鼠毒饵,灭鼠效果相近,但使用B坚果时杀鼠剂利用率最高,对环境造成的污染较少,所以实际灭鼠时应优先选择B坚果制作杀鼠剂毒饵灭鼠。     

浅析基于一种新型缉毒松鼠训练装置的模型建立与可行性验证

本文通过对松鼠生活习性、行为特点、嗅觉敏感性等生物学特性的分析评价,旨在研制出一款与松鼠建立亲和力、增加互动性的训练装置,并基于松鼠搜索4种不同毒品气味的正确率对装置进行可行性验证.     

一种基于SVM的多类判别算法

在介绍支持向量机(SVM)两类分类和对经典的多类分类方法进行了分析的基础上,提出了一种新的多类分类算法(BSM),并通过实验加以验证.     

基于UG的粉末冶金工艺性判别系统研究

在研究特征技术和专家系统技术的基础上,以Unigraphics（UG）的特征建模技术为基础,以UG为二次开发平台,VC＋＋6.0为开发工具开发出粉末冶金零件的工艺性判别系统.实例运行表明所开发出系统是可行有效的.     

基于矩阵判别理论的监测诊断系统研究

本文利用振动、油液和声学等方法对某舰汽轮滑油泵进行了监测,并在此基础上建立了一种基于矩阵判别理论的多信息融合监测诊断系统,利用该系统对测量的数据进行分析判断,结论与实际拆检结果一致。     

一种基于参考图频谱相关的模糊参数判别方法

对于模糊图像的复原,模糊模型参数判别的准确性是一关键,针对大尺度模糊图像有效细节信息的丢失,噪声等干扰对模型特征的减弱,以及实拍图像的频谱特征不明显等问题,提出了一种基于参考图像频谱相关性的模糊参数判别方法,将一幅清晰图像按照不同模糊参数进行模糊处理,并与待复原图的频谱进行相关性分析计算,以获得准确的模型参数。实验结果证明,该方法能够适应大尺度散焦模糊,具有较强的抗噪性并且适应实拍的散焦模糊图像复原。     

基于元素指纹图谱的西洋参产地判别研究

以山东威海地区出产的西洋参为例,研究西洋参的地理特征,采用微波消解 电感耦合等离子体质谱法测定西洋参的元素组成,以数据转换为图形的方式建立西洋参的元素指纹图谱,直观地反映元素特征。通过元素指纹图谱比较不同产地西洋参的差别,用于判别西洋参产地。根据向量相似法计算指纹图谱之间的相似度均在0.9以上,表明所构建的元素指纹图谱具有一定的有效性,并确定元素指纹图谱的相似度阈值为0.93。采用该方法对22批西洋参样品进行产地判别,正确率为95.5%。     

基于指标判别法的客户流失预警系统研究

随着电信业改革的深入和竞争的不断加剧,各大电信企业的客户流失率逐步攀升。建立有效的客户流失预警系统是企业有效保持客户,减少流失成本的关键。对客户流失预警系统一般使用的流失判别方法进行了阐述,针对其中的指标判别法,研究了预警系统的后台数据库的逻辑设计过程,分析了明细层数据的查询过程和综合层数据的查询过程,介绍了预警系统的前台展示界面。     

基于指标判别法的客户流失预警系统研究

随着电信业改革的深入和竞争的不断加剧，各大电信企业的客户流失率逐步攀升。建立有效的客户流失预警系统是企业有效保持客户，减少流失成本的关键。对客户流失预警系统一般使用的流失判别方法进行了阐述，针对其中的指标判别法，研究了预警系统的后台数据库的逻辑设计过程，分析了明细层数据的查询过程和综合层数据的查询过程，介绍了预警系统的前台展示界面。     

一种基于联合概率密度判别器的新煤种在线辨识方法

提出一种利用主成分分析和联合概率密度判别器进行新煤种在线辨识的方法。根据不同煤质的煤的燃烧火焰在初燃区的特征不同,利用光电传感器获得燃烧火焰初燃区的光辐射信号,提取信号在时域和频域内的特征值,经过主成分分析处理得到正交化的、维数压缩的特征值向量。针对几种已知的煤种,利用获得的正交化特征值向量数据,建立每一煤种的联合概率密度分布模型。利用基于该模型的判别器,可以进行新煤种的判别或已知燃煤种类的辨识。     

基于人工嗅觉的酒类质量稳定性判别方法研究

酒类质量稳定性判别方法研究对企业的生产具有重要的指导意义。文中在概述人工嗅觉系统工作原理及其构成的基础上，研究确定了气体传感器阵列的构成。同时，运用假设检验、多元质量控制界等统计理论研究了质量稳定性的判别方法。实验结果表明，所提出的基于人工嗅觉系统的酒类质量稳定性判别方法是可行的。     

基于不变矩图像匹配的工件种类判别应用研究

本文针对实际生产线上工件类型依靠传统手段很难区分的情况,提出采用数字图像进行判别。先对采集的工件图像进行灰度变换、数字滤波、二值化处理,目的是尽可能突出目标,降低运算量;再根据工件实际放置会发生位置偏移,小角度倾斜等情况,以不变矩作为匹配特征量进行判别,计算待识别目标不变矩和模板不变矩的相似程度,对工件类型进行判别。结果表明该方法运算量适当,能满足实时性要求一般的工业场合。     

基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究

音频信号特征提取和特征匹配是音频相似度判别的关键,提出基于梅尔频率倒谱因数(MFCC)和卷积神经网络(CNN)对音频相似度进行判别的方法。在判别时,利用MFCC对两段音频信号进行特征提取,然后计算这两段音频信号的特征距离矩阵。将特征距离矩阵输入CNN,进行特征匹配,计算得到音频相似度。试验结果表明,基于MFCC和CNN可以准确地对两段音频的相似度进行判别。     

基于dsPIC的偏差判别法插补器设计与研究

针对传统逐点比较法插补效率和精度不高、进给脉冲分布不均匀的不足,提出了偏差判别法,以偏差的形式构建了新的判别函数,根据新的判别函数确定进给方向。同时以Microship公司的ds PIC30F5015数字信号控制器为硬件控制核心,设计了的硬件插补系统。借助于MPLAB-IDE软件开发环境,利用C语言设计了传统逐点比较法与偏差判别法的算法程序。利用MATLAB对所设计的插补器插补仿真结果表明:与传统逐点比较法比较,偏差判别法提高插补效率30%以上;插补精度提高50%以上;控制器进给脉冲分布更均匀。     

基于数字孪生的车间扰动判别与重调度研究

针对车间生产过程中扰动事件频发、扰动影响程度难以判别以及现有重调度方案应用不理想等问题,提出一种基于数字孪生的车间重调度方法,建立了扰动分层判别机制,分别采用数字孪生虚拟模型与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类决策模型识别显性与隐性扰动,为重调度触发提供决策;通过算法与数字孪生虚拟模型协同优化,得到兼具效率和稳定性的重调度方案。以某大型机械制造工厂为例,仿真实验结果表明,建立的扰动分层判别机制能对车间扰动类型进行有效判别,通过数字孪生虚拟模型仿真输出性能指标能够判定显性扰动,SVM分类决策模型对于隐性扰动的识别具有较高的准确率;基于数字孪生的车间重调度方案可得到效率较高、工序变动成本较低的重调度方案,提高了车间的生产性能。     

基于支持向量机的摩擦学系统状态判别方法研究

传统的摩擦学系统状态的判别采用逐步判别分析法,该方法以油液监测历史数据为依据,通过从不同的油液监测方法中获取信息,构造出状态分类判别数学模型来进行状态判别,具有建模样本量大,建模时间长,对建模人员要求较高的缺点。通过引入支持向量机分类方法,缩短了对摩擦学系统进行状态判别的时间,提高了分类效率,最后通过实例说明了该方法的有效性、实用性和良好的推广应用前景。     

基于ADAMS的纵轴式掘进机回转台可靠性研究

回转台是掘进机的重要组成部分,承受着复杂多变的载荷作用,是掘进机设计的关键部件;截割头横摆工作时,截割阻力与截割部自身重力的叠加是导致回转台断裂的重要原因;基于截割头破岩理论,利用"纵轴式掘进机截割头辅助设计及载荷计算软件"得到了截割头性能最佳的设计参数并模拟出掘进机载荷图谱;建立掘进机刚柔耦合模型,通过动态仿真发现了回转台设计的薄弱区域,并对其进行结构优化,优化后回转台受力均匀,工作可靠,可满足使用要求。     

基于ARM的IEEE标准电脑鼠研究与实现

针对IEEE标准电脑鼠走迷宫竞赛要求,介绍了基于ARM的电脑鼠系统设计和实现;为克服光电管的严重非线性,设计了一种"饱和"PID调节方法;给出了使用A*算法搜索最优路径的原理和实现.该电脑鼠系统在迷宫中行走流畅,可靠性高.     

基于等效电路参数的变压器油中糠醛含量判别法研究

针对油中糠醛仅来自于油纸绝缘变压器绝缘纸的老化,对变压器固体绝缘老化诊断具有重要的指导意义。本文首先对等效电路参数与绝缘老化之间的关系进行理论分析,然后利用改进粒子群算法有效地对3台不同老化状态的变压器等效电路进行参数辨识,最后分析变压器油中糠醛含量与变压器绝缘系统弛豫响应等效电路参数之间的关系。研究结果表明:糠醛含量的变化对等效电路大时间常数支路参数的影响最大,变压器绝缘老化越严重,油中糠醛含量越高,则大时间常数支路的时间常数越小,极化电阻越小,极化电容越大,且糠醛含量与大时间常数支路的时间常数具有良好的函数关系,为变压器油中糠醛含量的定量判定提供新的方法,且当大时间常数支路的时间常数达到134.07s,则变压器绝缘老化严重。     

基于双截面信息融合的转子不对中故障判别研究

首先简要的从运动学上介绍齿式联轴器各种不对中形式所对应的故障特征.在基于全信息融合技术的基础上,把全矢谱技术扩展到多个截面,并形成空间传递图谱.并利用空间传递图谱对不对中故障类型进行判别.对设备故障及时发现和维护提供了有力的工具.