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聂挺 《建筑·建材·装饰》2015,(4)
RTK即实时动态差分法,是一种基于GPS定位技术形成的一种新的测量方法,具有操作简便、测量精度高等优点。本文根据现有的研究资料,详细阐述了RTK技术原理及其优点,结合实例分析了这种技术的应用情况,希望能够对这种技术的发展及应用提供一些帮助和启示。 相似文献
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近年来随着数据规模和算力水平的提高,深度学习及相关预训练模型如CNN、BERT等在文本分类领域取得了较快的进展。但这些模型仍然有提取分布特征能力不强、泛化性能较差等问题。目前针对这一问题,常见的做法是改进模型的结构或者扩充训练的数据集来改善性能,然而这些方法依赖于大量数据集和大量算力的网络结构修剪。因此提出一种基于格兰杰因果关系检验和最优传输理论的深度学习预训练模型优化方法。从数据分布角度出发,生成深度学习预训练模型中能够稳定提取分布信息的特征通路结构。在此基础上,基于最优传输距离给出特征通路结构的最优组合,生成在统计分布上具有稳定性的多视角结构化表征。理论分析和实验结果表明,该方法大幅降低了模型优化过程中数据和算力的要求。对比基于卷积结构的预训练模型如CNN,在20ng news、Ohsumed、R8数据集上分别有5、7和2个百分点的提升,对比基于Transformer结构的预训练模型如BERT分别有2、3和2个百分点的提升。 相似文献
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通过试验,优选确定转杯纺纱机隔离盘最佳角度范围在270°时,成纱条干均匀度好、粗、细节少。 相似文献
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针对永磁同步电机伺服系统速度环比例积分（PI）参数整定过程中需要反复调节、效率低等问题,提出了一种基于闭环自适应卡尔曼滤波（AKF）系统辨识的伺服系统速度环PI参数自整定方法。首先根据输入信号激励速度闭环系统,分析不同频率激励作用下闭环辨识序列的信噪比与实际输出,然后引入AKF算法辨识闭环被控对象的离散模型,最后通过遗传算法仿真搜索最优速度环PI参数。仿真与实验结果表明：该算法能有效抑制量测噪声等扰动对系统辨识精度的影响,辨识结果能够反映实际系统的动态输入输出特性,优化后的速度环具有优良的响应性能和较高的精度,便于实际工业应用。 相似文献
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伺服系统工程应用越来越广泛,但负载动态特性对伺服电机跟随性能的影响关系目前仍不完全明确．为明确其影响关系,提出负载动态特性对伺服电机跟随性能影响的分析方法,根据伺服驱动理论,建立伺服驱动数学模型,分析伺服电机跟随误差的形成原理,建立伺服电机跟随误差与负载的函数关系．设计不同动态特性负载实验,验证了负载动态特性对伺服电机跟随性能的影响与理论分析相符．根据伺服电机跟随误差与负载的函数关系优化负载动态特性、电机惯量和伺服周期三个变量,进行对比实验,结果表明伺服电机的跟随性能得到了提升． 相似文献