排序方式: 共有56条查询结果,搜索用时 15 毫秒
31.
32.
为了快速有效地从热像仪采集的温度数据中识别出电机的运行故障,本文根据随机失活、非线性小波变换系数增强(NLWTCE)和卷积神经网络算法相结合对电机图像进行识别.首先根据热像仪采集的数据建立电机的图像数据集,通过非线性小波变换(NLWT)将数据进行图像增强,然后构建改进的卷积神经网络(ICNN)模型,将提取的特征作为最终的识别特征来进行图像识别,最后根据与正常电机图像作比较,识别出故障的电机图像,实现了有效、准确的识别故障电机图像与正常电机图像.实验结果表明,改进的卷积神经网络模型不仅具有较高的识别准确率,也进一步简化了提取图像特征的复杂过程.该方法的有效性和合理性得到了验证,并适用于工程运用中. 相似文献
33.
34.
随着工业和信息化部向民营企业发放虚拟运营商牌照,国内电信市场正式步入了一个全新的格局。作为电信行业市场需求多样化、个性化转变过程中的产物,虚拟运营商在迎来巨大机遇的同时,也将会面临多重挑战。文章针对目前复杂的电信运营市场,分析虚拟运营商所面对的问题与挑战,结合具体案例提出对应的发展策略,为国内虚拟运营商未来的发展提供参考。 相似文献
35.
针对YOLOv4目标检测算法在一些应用场景的参数多、网络复杂、精度低等问题,提出一种改进的轻量级的目标检测算法GD-YOLO.首先,通过使用轻量级网络GhostNet替换掉YOLOv4的主干特征提取网络CSPDarknet,GhostNet网络极大降低了算法的参数量及计算量,使得算法更加轻量化;其次,提出双重注意力机制(DATM),其不仅增强模型对空间和通道上的特征进行加强,而且其结构参数量小,使用在对主干网络提取出来的三个有效特征层添加双重注意力机制,让模型对特征提取更加有效;最后,新增ACON激活函数代替原有的GhostNet网络中的ReLU激活函数,进一步提高算法检测精度.在VOC2007+2012数据集上的实验结果表明,GD-YOLO算法的平均准确率(mAP)达到84.28%,与YOLOv4算法相比提升了4个百分点,与YOLOv5算法相比低了大约1个百分点;从模型参数量方面,与YOLOv4算法相比减少了11 M,与YOLOv5相比减少3 M.所提GD-YOLO算法相对于YOLOv4不仅减少了模型参数量,而且也保存了较高的平均准确率,表明该算法是更具有轻量化及高准确率的. 相似文献
36.
岩滩水电站扩建工程机组投产后,调速系统总体运行稳定,各项主要性能指标符合设计和运行要求,厂家根据扩建工程调速系统在调试中发现的缺陷和安全隐患进行了事故配压分段关闭装置技术改造工作,技术改造后运行效果良好,进一步提高了调速系统的安全性和可靠性. 相似文献
37.
38.
39.
40.
以合兴集团汽车电子有限公司线束型号CJY1079装配线为研究对象,应用工业工程方法和仿真技术对其做系统平衡分析和改善.首先,以作业测定为依据研究线束装配线的平衡现状并确定瓶颈工位;接着,应用人机分析、工艺简化、双手操作分析等工业工程方法对瓶颈工位做局部改善;然后,运用“ECRS”原则从整体上对装配线做进一步平衡分析与优化;最后,利用Quest仿真软件对线束装配线进行建模与仿真并对拟定方案进行可视化分析与评价,仿真结果验证了改善方案的可行性. 相似文献