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针对垮落煤岩识别的技术问题,基于垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于小波包熵和流形学习的特征提取方法。该方法首先对振动信号进行小波包分解并单支重构,计算该信号的小波包能量熵,从而确定信号能量分布的复杂度,计算各频带的样本熵,从而确定各频带小波包系数的复杂度。以小波包能量熵和频带样本熵构造特征向量,输入BP神经网络识别垮落煤岩。然后利用局部线性嵌入(LLE)挖掘特征向量的低维流形结构,并输入神经网络对比其识别效果。并提出了未知样本低维估计方法以得到其低维嵌入。结果表明:基于小波包熵和LLE提取的特征向量准确又简单,输入神经网络识别率达到92.5%;基于低维估计方法得到的未知样本低维嵌入也较准确。 相似文献
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光催化处理染料类废水处理具有绿色、无二次污染的特点,但其在可见光下较低的处理速率以及人工光源较高的电能成本限制了该技术在工业上的推广。近年来随着发光二极管(LED)技术的不断发展,LED的光电转换效率不断提高,采用LED作为光催化污水处理中的光源或许是一种有效的手段,与传统的光源相比,其具有更小的体积、更长的寿命、更低的能耗和更强的可调性等优点。通过结合LED光源和光敏催化材料,可以实现高效、绿色的光催化反应。采用平行光反应器测试几种常见的光催化剂的光催化速率,并探究了LED的波长、辐照强度以及辐照方式对光催化速率的影响。研究表明TiO2在365 nm的光源照射下具有最高的一阶反应速率常数,g-C3N4在365~420 nm的波段中均具有相对较高的一阶反应速率常数,辐照强度以及方式的改变均有助于光催化速率的提升。 相似文献
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光纤几何参数是影响光纤性能的一个重要指标。灰度法为光纤几何参数测量的一种常用方法,测量时需要对光纤通光照明以区分纤芯和包层。由于光并不完全集中于纤芯传播(部分光在包层中传播),导致纤芯与包层的界面难以区分。为了准确找出纤芯边缘,本文利用两段多项式分别拟合纤芯和包层区域的光强灰度分布,求得两段多项式的交点对应的灰度值作为纤芯和包层的分界点,从而得到纤芯的边缘数据。利用分段三次Hermite插值对测量数据进行矫正,降低误差点对拟合的影响。通过对两组成像质量不同的光纤端面图像进行测量,用标准仪器先后测得纤芯的直径和不圆度为10.068µm、0.616%和10.397µm、0.766%,本文方法的测量值为9.999µm、0.716%和10.020µm、0.857%。实验表明,本文方法对光纤几何参数的测量具有较好的准确性和稳定性,而且从理论上讲,本文方法较之常用的灰度法更具有物理意义和测量原理上的合理性。 相似文献
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