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继电保护B码对时在智能变电站时钟管理中有着十分重要的作用,文章分析了时钟管理系统中继电保护B码对时的应用,结合高精度继电保护测试仪与GPS时间同步系统,讲述了一套全面测试继电保护装置B码对时的方案。利用继电保护测试仪回放B码脉冲波形给继电保护装置实现其B码对时,在回放时通过修改B码脉冲的部分码元模拟各种B码异常,全面验证继电保护装置B码对时的处理逻辑;通过GPS时间同步系统对继电保护装置施加B码对时信号进行长时间拷机,验证继电保护装置B码对时处理稳定性与可靠性。该方案对继电保护装置B码对时的测试与研发有一定的参考价值。 相似文献
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为实现食用植物油种类的快速无损识别,为公安实战中打击“食药环”犯罪提供参考,借助衰减全反射-傅里叶变换红外光谱技术对不同类别、品牌食用植物油进行了多层次分类识别工作。采用标准正态变换(SNV)和一阶导数预处理消除基线和其他背景干扰,使得重叠峰发生分离,从而提高检测的分辨率和灵敏度,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长,结合基于布谷鸟搜索算法优化的极限学习机(CS-ELM)模型对不同种类和品牌的食用植物油进行分类识别,同时对比随机森林模型与CARS-CS-ELM融合模型在食用植物油快速分类检测方面的准确率。结果表明,基于CARS-CS-ELM融合模型对3类植物油样本总体进行分类,其分类准确率达到85.19%,其中小磨香油、花生油、玉米油样本训练集的品牌分类准确率依次为92.5%、100%、96.7%,测试集品牌分类准确率均为100%,而随机森林模型的9个品牌食用植物油分类准确率仅为80%。综上,CARS-CS-ELM融合模型对食用植物油快速分类识别效果较好,可为食用植物油的无损快速检验提供一定的参考与借鉴。 相似文献
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该研究通过太赫兹时域光谱采集70组含有西布曲明成分的咖啡在0~2.5 THz频段的光谱信息,建立随机森林、支持向量机、贝叶斯判别分析3种模式识别方法并进行比较研究。结果表明,未经过预处理的模型识别准确率较低。选择一阶导数、二阶导数、不同类型的巴特沃斯滤波器和Pearson特征选择融合光谱方法进行光谱信号处理。基于一阶导数处理的贝叶斯判别分析模型准确率为98.6%,基于高通巴特沃斯滤波器的随机森林模型分类准确率为94.2%,基于特征提取的融合光谱支持向量机(support vector machine, SVM)模型分类准确率为100%。选择最优预处理的SVM模型进一步对同一品牌不同地区的掺假咖啡进行鉴别,准确率为100%。研究实现了“品牌-产地”的二级特征识别,可为公安机关打击涉及咖啡的食品安全犯罪提供参考。 相似文献