浅析数字媒体艺术的技术特征

数字媒体艺术是一个以技术为基础平台,艺术为上层建筑,两者相结合的新兴学科。此门学科在创作方式、传播途径以及展示效果上,都呈现出与传统艺术不同的新特点。在创作和运用过程中,应该把握好数字媒体的技术特征,才能处理好数字媒体中技术和艺术的关系,充分发掘数字媒体的艺术价值。     

基于SVM和RBFN的汽车主动降噪系统传感器故障诊断

汽车主动降噪系统的工作依赖于多个噪声传感器,一旦传感器发生故障,将严重影响降噪效果。为保证汽车主动降噪系统的性能,提出了由支持向量机(SVM)预测模型和径向基神经网络(RBFN)预测模型构成的传感器故障诊断系统,SVM模型判断是否发生传感器故障,RBFN模型则利用各传感器间的信息冗余关系定位故障传感器并对其信号进行重构。仿真结果表明,该诊断系统可有效实现汽车主动降噪系统中的传感器故障诊断及信号重构。与传统的汽车主动降噪系统相比,引入传感器故障诊断系统可保证更稳定的降噪性能。     

往复式低温超导磁选机对高岭土除杂的磁场强度对比试验研究

笔者主要介绍了潍坊新力超导磁电科技有限公司生产的往复式低温超导磁选装备在非金属矿中高岭土的领域除铁、钛提纯,简述了该设备的磁选机结构、超导磁体以及分选系统。以广东怀集某高岭土、福建厦门某高岭土和万祥某高岭土为研究对象,从磁场强度这个方面来进行除铁、钛提纯的对比。试验结果表明,针对高岭土矿样在超高磁场强度的环境下进行磁选,高岭土超导精矿的含铁、钛量有明显降低,白度得到一定幅度的提升。通过试验证明磁场强度是磁选的主要影响因素。     

几种机器学习方法在黑色素瘤计算机辅助诊断中的性能比较

黑色素瘤的计算机辅助诊断是基于激光共聚焦扫描显微镜（CLSM）皮肤图像纹理特征, 并引入机器学习的技术, 为临床应用研发的一种能够准确、有效地识别在体恶性黑色素瘤新医学诊断方法, 将常用的基于机器学习的ID3、分类与回归树（CART）和AdaBoost三种算法应用于良恶性黑色素瘤图像的特征识别, 并对各种学习方法的性能进行比较。实验结果表明, AdaBoost算法具有较好的分类识别性能, 不但提高了恶性黑色素瘤早期诊断的准确度, 降低了良性黑色素瘤的误诊率, 而且为临床上早期发现和诊断提供了客观依据。     

计算机网络服务质量优化方法探析

对当前计算机网络服务的质量进行提高,优化方法在其中的地位非常关键,是提高计算机网络服务质量保证机制的理论依据,传统的启发式网络设计方法存在的一些缺陷,在优化方法中都得到了有效解决。以优化方法为基础的机制设计以及性能评价属于现在网络服务领域中研究中的前沿。该文还介绍了计算机网络模型优化算法的通用表达形式,还将不同的类型进行了分类,最后对不同优化算法的实施方案进行了分析对比,总结出它们之间的联系与区别。     

超声波测距的模糊控制泊车系统模型设计

设计了一种基于超声波测距的自动泊车系统模型。首先对小车运动模型进行分析,结合实际设计垂直、平行、斜行三种泊车模糊控制器,并且在Matlab的Simulink中分别进行仿真验证。采用超声波测距技术、视频采集技术等来获取周围环境数据,按照实际车辆和车库的大小,通过等比例缩放设计小车模型和车库模型,并把验证通过的模糊控制器转换为C代码,嵌入到飞思卡尔K60主控制板中进行自动泊车可行性测试。经测试,当模型车的航向角在-32°~+32°范围内时,实现了模型车在0.92倍标准大小模型车库内的自主泊车。     

基于PLC的内壁自动喷涂机控制系统设计

设计了一种适合于圆形内表面喷涂的数控喷涂机的控制系统,采用PLC可编程序控制实现了对喷涂电流、电压、涂层温度等工艺参数实时监测和控制。该控制系统具有结构紧凑、运动灵活、占用空间少、工作可靠、节能、装卸料容易等优点,适用于小型圆形工件内壁喷涂生产。     

子午向几何缺陷冷却塔的结构性能分析

钢筋混凝土双曲线冷却塔由于施工误差、混凝土长期徐变或收缩将产生不同程度的几何缺陷.为了解子午向几何缺陷对双曲线冷却塔结构性能的影响,采用有限元分析软件ANSYS对产生缺陷前、后2种模型进行各种工况下的计算对比,分析该缺陷对结构动力特性、静力特性及稳定性的影响.计算结果表明,子午向的几何缺陷提高了结构的水平抗侧刚度,提高了一阶振动频率,减小了结构在水平荷载下的变形;在风荷载或自重作用下,缺陷部位均发生应力集中现象.荷载组合后的计算结果表明,环向轴力和子午向弯矩增大,而环向弯矩和子午向轴力变化较小;缺陷对温度作用下结构的性能几乎没有影响.按规范进行的稳定分析表明,缺陷极大地降低了塔筒的局部稳定安全系数.但是特征值屈曲分析表明,在塔筒喉部半径缩小后,在水平荷载作用下的屈曲系数有所提高,而在竖向荷载下的屈曲系数有所降低,双曲线形状的改变对塔筒在不同方向荷载下的屈曲具有不同的影响效果.     

纳米SnO2粉体的水热法制备与表征

以SnCl4*5H2O和氨水为原料,采用水热法制备了SnO2粉体,并利用XRD、TEM、DTA等分析方法对所得粉体的晶相、微观形貌、分散性等性质进行了表征.结果表明,在240～280℃,保温4～8h的水热条件下制备出了结晶完整、分散性良好、粒径为10nm以下的四方相金红石型SnO2纳米粉体.     

基于稳健设计的SGNS算法的超参数调优方法

通常给定超参数的若干取值选取性能最大的为最优组合(称为直接选优法),但是此方法的稳健性差。为此,提出了一种基于稳健设计的超参数调优方法(称为稳健调优法)。具体地,以SGNS算法中的超参数调优为例,在词语推断任务上实验并得出:经方差分析得到SGNS算法中的七个超参数中的五个对算法预测性能有显著影响,确定为主控因子,其余两个确定为噪声因子,且主控因子中有三个对性能估计的方差有显著影响,因此,调优中仅从期望最大来直接选优是不合理的;稳健调优法与直接选优法两者在预测性能上没有显著差异,但稳健调优法对噪声因子具有较好的稳健性。稳健调优法对一般的深度神经网络的调参有实际的借鉴意义。