基于K-means聚类和LVQ神经网络的OLED缺陷像素识别

提出改进的K-means聚类分割和LVQ神经网络分类的方法，用于有机发光二极管显示面板喷墨打印制程中缺陷像素的识别。首先采用改进的K-means聚类算法对预处理后的打印像素进行分割，然后采用连通域水平矩形确定每一个打印像素的坐标及几何特征，再通过灰度共生矩阵提取其纹理特征，最后通过LVQ神经网络对所述特征进行分类，完成缺陷像素的标记及分类统计。结果表明，本文算法的识别率明显优于其他常用分类识别算法，平均缺陷检测率为100%，分类准确率达到98.9%，单像素检测时间为8.3 ms。     

CSRe团簇内靶的温度控制系统的设计

介绍了国家重大科学工程项目——兰州重离子加速器冷却存储环（HIRFL-CSR）的实验环（CSRe）团簇内靶的温度控制系统。这个系统主要通过远程控制加热功率来改变喷嘴的温度。温度的测量是通过测量铜丝的电阻得到,加热电流和测量部分构成反馈回路,实现温度的自我调节和手动调节,以满足实验的要求。     

基于Si8250的数控开关电源环路补偿器设计

以数字电源控制器的设计方法为研究对象,通过建立数控半桥变换器的环路数学模型,利用MathCAD和Matlab来完成环路开环稳定性的运算和分析,采用Venable III型补偿方法设计出数字PID补偿器。环路补偿实验证明,利用Si8250控制器的直接数字控制方案可以达到很好的环路动态响应和稳定特性。     

跨层协同注意和通道分组注意的细粒度图像分类

细粒度图像分类的主要挑战在于类间的高度相似性和类内的差异性. 现有的研究多数基于深层的特征而忽略了浅层细节信息, 然而深层的语义特征由于多次卷积和池化操作往往会丢失大量的细节信息. 为了更好地整合浅层和深层的信息, 提出了基于跨层协同注意和通道分组注意的细粒度图像分类方法. 首先, 通过ResNet50加载预训练模型作为骨干网络提取特征, 由最后3个阶段提取的特征以3个分支的形式输出, 每一个分支的特征通过跨层的方式与其余两个分支的特征计算协同注意并交互融合, 其中最后一个阶段的特征经过通道分组注意模块以增强语义特征的学习能力. 模型训练可以高效地以端到端的方式在没有边界框和注释的情况下进行训练, 实验结果表明, 该算法在3个常用细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft上的准确率分别达到了89.5%、94.8%和94.7%.     

基于改进GMM与帧差法的运动棉杂率分析算法研究

针对清梳棉流程中产出棉含杂高、质量差的问题,结合改进高斯混合模型(Gaussian mixed model,GMM)与帧差法,提出一种局部运动棉杂率控制优化方法。首先针对清棉机除杂原理及棉杂特性进行分析;其次通过提取视频关键帧并改进GMM与帧差法对图像序列“与”运算实现目标的精确提取,进而通过设计GMM分类器获得棉杂率并进行分析;最后与传统的检测算法作对比验证。实验表明,改进后的算法在有效性以及实用性方面优于传统算法。同时,通过引入闭环控制能满足工业高精度、实时性的需求。     

大直径扩底墩考虑尺寸效应竖向承载性状研究

为了分析不同尺寸条件下扩底墩的承载机理,利用三维有限元,建立墩土接触模型,分析不同墩身长度、扩底直径以及扩大头锅底高度时扩底墩的承载性状.对不同墩身长度下侧阻与端阻的发展过程,以及扩底墩墩身长度、扩底直径和锅底高度对承载力和墩底压力的影响进行了分析.可以发现,随着扩底直径的增加,扩底墩承载力明显提高,基本成线性关系;扩大头锅底高度的增加对扩底墩承载力影响较小,但可以减小墩底边缘的应力集中,锅底高度与墩底直径之比宜控制在0.2～0.3.     

高压旋喷工艺中喷射流切割效果影响因素的研究

高压旋喷工艺中高压喷射流对土体介质的切割破坏是其核心技术,但以往对该问题的认识与研究仍然停留在定性阶段.借助物理模拟试验和数值模拟两种手段,对影响高压喷射流的切割效果有关因素进行了定量研究,得出了有益的结论,研究思路与成果可为同类问题提供借鉴与参考.     

喷射式凝汽器传热性能影响因素分析

空冷机组是解决富煤贫水地区电力工业发展问题的有效措施,近年来在国内外发展迅速。作为海勒式间接空冷系统的关键设备,喷射式凝汽器的性能与整个空冷机组的性能直接相关。介绍了国内外喷射式凝汽器的研究现状,分析了影响喷射式凝汽器传热性能的主要因素。     

乙醇-水溶液电化学浸渍体系的神经网络优化

乙醇-水溶液体系电化学浸渍具有很高的实用价值。采用人工神经网络对实验数据进行建模。采用基于学习参数模糊自适应调整的误差反向传播算法提高网络训练速度。适当拓宽实验各因素的水平范围,经过不同因素、不同水平间的组合模拟,利用建立的神经网络模型预测出二元电化学浸渍体系的适当工艺条件。     

关于Szász-Durrmeyer-Bézier算子的点态逼近

Bézier型算子是一些著名算子的推广,已有研究成果主要是对有界变差函数的逼近,而对于应用光滑模研究其中心逼近定理的结果很少.本文利用一阶Ditzian-Totik模得到了Szász-Durrmeyer-Bézier算子点态逼近的正、逆定理及等价定理这一完美的逼近结果.