基于机器视觉的工件定位和识别

根据机器视觉系统具有非接触性、实时性、稳定性及高精度的特点。文中采用机器视觉技术对工件的定位和识别进行了研究。通过求取工件轮廓中心矩和轮廓轴线二阶导数的最小值,求得工件的中心坐标和旋转角度;通过提取模板工件的Hu不变矩与工件轮廓的Hu不变矩,利用轮廓的相似度量函数识别工件类型。实验结果表明,通过提取工件轮廓矩能在旋转的情况下精确地定位和识别工件。     

5-乙炔基间苯二甲酸二甲酯的改进合成

以5-羟基间苯二甲酸二甲酯为起始原料,通过酯化反应、Sonogashira偶联反应和脱三甲基硅基反应制得5-乙炔基间苯二甲酸二甲酯,其结构通过1H NMR和熔点与已知数据比较确定。该化合物作为一种重要的有机中间体,在合成金属-有机框架(MOFs)等其它功能材料方面有着重要的应用价值。     

中短波红外干燥白果的色泽变化预测及品质研究

为预测白果在干燥过程中色泽变化,提高干燥品质,该研究将中短波红外干燥技术应用于白果干燥,研究白果在不同干燥温度(60、70、80和90 ℃)下干燥动力学和色泽变化,利用人工神经网络建立其色泽预测模型,并探究白果的复水率、总黄酮含量、抗氧化性以及微观结构等相关品质参数。结果表明:白果整个干燥过程只有一个降速干燥阶段;干燥温度从60 ℃升高到80 ℃,干燥时间显著减少(P<0.05);干燥温度从80 ℃升高到90 ℃,白果干燥时间没有显著性差异(P>0.05)。随着干燥进行,白果色泽L^*值逐渐降低,a^*值和b^*值均呈现先增加而后降低的趋势,总色差值ΔE呈现两段式的增加趋势;本研究建立的人工神经网络模型能够很好的预测干燥过程中色泽参数的变化。综合白果品质参数,白果在干燥温度70 ℃条件下会获得最优的复水比(1.580),最好的抗氧化活性(175.70 μmol trolox/100 g)以及较优的总黄酮含量(198.40 mg/100 g)。通过对白果微观结构分析,干燥温度低于70 ℃时,白果淀粉颗粒结构保持完好,而干燥温度高于80 ℃时,其淀粉颗粒结构会发生明显的破坏。     

虚拟仪器测量变压器绕组直流电阻

传统的测量变压器绕组直流电阻的方法常常带来人为的误差,提出了一种基于虚拟仪器的变压器直流电阻八线制测量的方法,在每相测量前引入了有效的接地,对于YN接法的绕组实现了三相同时测量,该方法测量精度高,速度快,测量范围宽,能自动操作。     

配电网图形数据集成应用方法研究

文中介绍1套集配电网生产运行、调度、营销等基础数据和高精度地图、设备坐标、负荷曲线为一体的配电网图形数据管理系统,该系统提供一个熟悉配电网现场实际情况、获取电网规划基础数据的有效工具,目前该系统已在长沙地区配电网规划中得以成功应用。     

含湿量对电除尘器内PM2.5除尘效率的影响规律研究

探讨水蒸气对电场电离与粉尘粒子荷电的影响规律,有助于完善现有的电除尘中微细颗粒脱除的理论,提高静电除尘器的效率。利用自主研制的电除尘器实验台,通过实验研究了电除尘中含湿量对PM2.5除尘效率的影响规律,并分析了其对电除尘电离与荷电过程的影响,得出烟气含湿量的增加能有效提高电除尘微细颗粒物的除尘效率。     

基于数据挖掘技术的时序数据质量维护研究

随着电力系统智能化水平的不断提高,电网中产生的数据体系也越来越庞大,而数据的质量会直接影响电力系统的运行分析和规划决策。文中基于数据挖掘技术提出一种电网时序数据质量维护体系,筛选不合格的数据,并确定数据所存在的问题,为分析出现问题的原因提供便利。对电力数据及传输过程进行了分析,并指出了可能存在的问题。不同地区的数据具有自身不同的特点,为了提高检测速度,基于决策树算法先对历史数据样本进行决策分析。以某地区的数据训练集为例,对该地区电力数据检测流程进行分析,得到适合该区的检测顺序。针对数据合理性难以检测的问题,利用基于聚类的离群检测法筛选出问题数据,并尝试分析问题数据产生原因。通过算例证明了所提时序数据质量维护流程的有效性和可靠性。     

高校图书馆数据存储外包的探讨

数据存储作为信息技术业务外包中的一项重要业务正成行业关注的热点。该文在深入分析数据存储外包风险的基础上,提出适度地开展数据存储外包可以优化高校图书馆人力资源的配置、降低数据存储业务费用投入、提升服务水平的观点,还在文中提出规避风险的具体措施。     

2005年5月网络工程师考试下午试题分析

对2005年网络工程师考试下午试题的结构进行分析,指出了下午试题涉及到的知识点,并且针对下午考试的复习提出一些建议,以方便考生更好地准备考试.     

基于排序学习的微博用户推荐

该文在分析总结影响微博用户推荐的四大类信息,包括用户的内容信息、个人信息、交互信息和社交拓扑信息的基础上,提出一个基于排序学习的微博用户推荐框架,排序学习的本质是用机器学习中的分类或回归方法解决排序问题,该框架可以综合各类信息特征进行用户推荐。实验结果表明 (1)融合多个特征综合推荐通常可以取得更好的推荐效果;(2)基于用户个人信息、交互信息、社交拓扑信息的推荐效果均好于基于用户内容的推荐效果。