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为了提升干字塔监测的数字化水平并保证施工现场的安全,文中对干字塔的拉线状态监测技术进行了研究。该研究在蓝牙、ZigBee等无线传输协议与拉力传感器的基础上,搭建了大规模无线传感网络(WSN),实现了监测数据的无线传输。针对WSN网络所采集的数据特点,对BP神经网络加以改进,且引入状态转移概率及一种基于置信区间思想的残差判定模型来进行WSN传输数据的校准,从而提升了模型的训练效率,避免了因WSN网络传输数据精度不足而影响网络泛化性能的问题。在实际工程数据集上进行的仿真结果表明,较传统的BP神经网络,改进后算法的平均训练时长降低了27.53%,迭代次数下降了26.61%,TPR提升了2.8%,FPR下降了1.98%,更适用于WSN传感网络的数据识别。 相似文献
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某铜矿添加不同单耗的阴离子型聚丙烯酰胺(APAM)进行全尾砂絮凝沉降试验,使用Winner 2000激光粒度仪分析全尾砂粒径变化规律,并借助扫描电子显微镜(SEM)观察絮凝沉降过程中某一时间尾砂样品的微观形貌特征,以探究不同絮凝剂单耗对3种不同粒径范围内的颗粒作用影响规律及机理分析。研究表明:当添加APAM单耗较低时,少部分游离在砂浆中的"细"颗粒(尾砂粒径范围在0.1~9.703μm)与絮凝剂高分子链产生吸附桥连作用,此时沉降效果不佳;随着单耗逐渐增加,有足够的絮凝剂高分子链能与游离的"细"颗粒尾砂产生吸附桥连作用,并且"网捕"不能与高分子链产生吸附作用的"粗"颗粒(尾砂粒径大于36.851μm),加速液面沉降;当单耗增加到一定量时,絮凝剂高分子链对原本吸附效果不佳的颗粒(尾砂粒径为9.703~36.851μm)产生了影响。 相似文献
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