面向概念漂移问题的渐进多核学习方法

针对概念漂移问题,构建数据特性随时间发生渐进变化特点的分类学习模型,提出一种基于渐进支持向量机（G-SVM）的渐进多核学习方法（G-MKL）。该方法采用支持向量机（SVM）为基本分类器,进行多区间上的子分类器耦合训练,并通过约束子分类器增量方式使模型适应数据渐进变化特性,最终将多个核函数以线性组合方式融入SVM求解框架。该方法综合发挥了各个核函数的优势,大大提高了模型适应性和有效性。在具有渐变特性的模拟数据集和真实数据集上将所提算法与多种经典算法进行了对比,验证了所提算法在处理非静态数据问题的有效性。     

在双端面磨削中的种种状况

在金属加工和其它工业中磨床型式的一种,利用一个或几个砂轮的面作为磨除工件余量的加工工具,是最富于表明有些令人迷惑的操作问题。例如在磨削过程中可能发生现有结构形状的瞬时变化,或在工件表面和砂轮端面中的形状演变通常显示了这些问题。少量共性问题和其它较少的较易辨别的问题及其解决在下面进行讨论,重点放在有关事物的状态上。一、一般状态众所周知,大多数端面磨削的使用对象,是加工工件的平面与/或相对表面互相平行的平面。有时,典型平面砂轮或者特殊形式的非平     

五轴三联动裁片倒边机数控系统的设计

简要介绍了救控裁片倒边机的用途，基本结构；着重介绍了数控系统的构成及控制软件。数字伺服系统采用增量式编码器作为位置反馈的直流电机伺服系统，位置控制采用电机伺服专用芯片；控制软件全部由Ｃ语言编制，中文菜单驱动，并具有实时加工轨迹显示功能。     

变风量空调系统室温滞后响应数学模型及动态特性研究

基于能量守恒定律和变风量空调房间的热工特性,建立了变风量空调房间室温变化动态响应数学模型,并分析了引起室温滞后响应的影响因素。通过阶跃响应试验获得了室温对风量调节机构的滞后动态响应特性。建立了室温对各执行机构滞后响应的辨识模型,通过Simulink对辨识模型进行了仿真。结果表明,辨识模型拟合度较高,可以较好地反映室温滞后响应特性。     

自治直流微电网分层控制策略

分布式控制策略由于可以与系统的监测体系相结合,有效解决了传统下垂控制方法所带来的电压跌落等问题。鉴于已有分布式控制策略在电压跌落补偿以及储能系统管理等方面的不足,该文采用新的分层控制策略来实现孤立直流微电网的可靠运行。该策略分为2层,第1层控制是就地控制,采用本地母线电压信号作为电力平衡指标来划分系统的运行模式;第2层控制是依靠通信的系统级控制,采用低带宽通信技术来实现母线电压的实时调节,并且根据蓄电池荷电状态(stage of charge,SOC)调节下垂控制参数以达到SOC均衡化的目的。通过MATLAB/simulink搭建了光储直流微电网模型,仿真结果验证了第1层控制可以不依靠通信连接来实现系统可靠运行,加入依靠通信的第2层控制后,能有效解决传统下垂控制所带来的电压跌落问题,并实现蓄电池SOC的均衡化。     

一种基于神经网络的X光图像畸变校正方法

通过对X光图像所产生畸变的分析,提出了一种基于泛化能力的神经网络系统整体校正方法。该方法只需确定网络输入输出和约束条件,无需考虑中间过多的不确定因素,即可建立空间点与图像点的映射关系,然后采用双线性变换进行灰度插值。实验表明,该方法校正效果好,能够满足对图像进行分析处理的要求。     

数字印刷新时期 水性材料的迅速发展

正绿色印刷体系五大闭环要素中,基材环保是核心环节。近年来,我国经济迅速增长,环保意识逐渐加强,环保印刷材料也迅速发展。消费者对生活所需品的印刷材料的要求逐渐增多,新技术、新产品不断涌现。随着数字印刷技术的不断成熟,我们对其所需材料的环保性和     

清咽润喉类保健食品的作用机制与研究现状

生活中的不良习惯致使急性、慢性咽喉炎的发病率逐年上升,随着人们消费观念和生活水平的提升,具有清咽润喉功能的保健食品得到了广大消费者的青睐。在清咽润喉保健食品的开发中,中医药显现出了独特的优势。本文介绍了咽炎的概述、清咽润喉类保健食品的评价方法、清咽润喉类保健食品的剂型、主要原料和市场分析、清咽润喉类保健食品的功能性成分及作用机制、具有清咽润喉作用的主要原料,其中对绿原酸、皂苷和黄酮的清咽润喉作用的机理进行了详细介绍。以期为清咽润喉保健食品的开发提供依据。     

图像处理在机器人辅助外科手术中的应用状况

在综述了目前外科和一些介入式手术的图像导航技术和成果基础上,对图像导航系统中的关键技术进行了分析。提出了将来图像导航系统的可能技术组成,并展望了这些技术在诊断和治疗中将达到微创化、智能化和人性化所起到的作用。     

基于可见/近红外透射光谱结合蜜獾算法优化支持向量机的糖心苹果鉴别

传统的糖心苹果鉴别方法具有破坏性和不可逆性,无法大范围推广使用。为实现糖心苹果和健康苹果的快速准确分类,提出基于可见/近红外透射光谱结合蜜獾算法优化支持向量机的糖心苹果鉴别方法。首先采集正常苹果和疑似糖心苹果样本的3个不同方向的可见/近红外透射光谱,并利用最大最小值归一化对原始光谱数据进行预处理,然后使用主成分分析对预处理完的数据进行降维和特征提取,再取前10个主成分作为降维后的样本数据,最后将降维后的样本数据输入支持向量机进行分类,结果发现分类效果一般。引入蜜獾算法对支持向量机进行优化,建立新模型,通过结果表明,方向二为光谱数据采集的最佳方向,新模型可以实现对健康苹果和糖心苹果的快速准确分类,为糖心苹果的鉴别和其他果蔬的分类提供新思路。