PCA和SVM在火焰监测中的应用研究

通过对火焰图像进行分析,提取火焰亮度、火焰面积、质心偏移距离和圆形度等7个特征量.然后基于主元分析技术,提出一种对燃烧火焰稳定性进行监视和诊断的方法,采用Hotelling T2和Q两个统计量对每一时刻的图像数据向量进行监测,检验是否超过各自的控制限,只要这两个统计量之一越限,则可判定燃烧出现异常.实验结果表明:该方法能够在线实时地、有效地识别、判断火焰的燃烧状态,并且将结果以Q图、Hotelling T2图和主元图的形式直观地表示出来;该文同时应用支持向量机方法分别对特征向量和原始图像数据进行识别分类,结果表明基于主元分析原理和支持向量机方法所得到的结果是一致的.     

烟气脱硫技术的模糊综合评判法

该文将模糊评判法引入烟气脱硫，系统地利用模糊评判法对几种有代表性的烟气脱硫技术进行评判。通过建立完整的模糊评判模型，选取有代表性的模糊评判对象集及评判对象因素集，并对评判对象因素集的选取原因及其子因素组成进行详尽分析，以Zadeh教授提出的确定单个目标特征值的隶属度公式作为隶属函数，通过大范围的专家打分法确定关键权系数，最终完成模糊评判。从评判过程可看出，运行费用和投资最受关心，脱硫效率和系统可用率分列3、4位。评判结果表明，脱硫技术2的综合评定值最高，其次为脱硫技术6。     

匀速流体横掠管束的流场数值模拟

采用标准k-ε模型对速度分布不均匀气体流经顺排和错排管束的流场进行了计算机数值模拟,SIMPLE算法求解速度场和压力场的耦合,方程离散采用二阶上风格式,管箱进口处气体速度假设符合二次曲线分布,研究不同排列方式管束对气流的影响.结果表明,对于顺排管束,经过5排管子,流速就可达到比较均匀;对于错排管束,由于对流体的扰动加强,只要经过4排管子,流速就趋于均匀;当管束的横向和纵向节距变大时,对流体的扰动减弱,气流需要经过更多排管束,速度才能达到均匀;在管箱顶部和底部,由于流体速度高,管束容易被磨损.     

面向流程控制的WebApp框架研究与实践

在分析传统Web应用(Web application,WebApp)流程控制方式的基础上,提出了一种基于WebApp组件和WebApp框架来实现流程控制的新思想,基于这一思想构建了面向流程控制的WebApp框架体系,对其中WebApp组件化、组件间数据交换、WebApp组件动态装配、工作流程控制机制等关键技术及其实现进行了深入研究,并以此为基础开发出原型系统.     

PLC 在叉车液压缸检测系统中的应用

介绍了叉车液压缸检测系统的基本结构、主要特性、检测方法、KOYO公司SZ-4型PLC的特点以及采用了KOYO公司SZ-4型PLC控制系统的软、硬件设计。     

STL模型的分层轮廓数据优化算法

在快速成形系统中 ,由于STL模型在切片后的截面轮廓数据含有大量的数据冗余点 ,严重影响了插补加工的精度和效率。为此 ,作者提出了一种数据冗余点的联合剔除算法 ,在保证加工精度的条件下 ,以进一步提高加工效率与质量     

平衡阀对破拆机器人液压位置闭环系统影响的研究

破拆机器人为提高定位精度其臂系常采用液压位置闭环系统，然而，在负负载情况下当负负载和闭环增益增大时系统存在明显振荡。因此，通过AMESim软件建立了平衡阀及臂系液压位置闭环系统的模型，且实验验证了模型的正确性；仿真分析了不同负负载、闭环增益、平衡阀先导压力和压力流量系数等参数对闭环系统振荡的影响规律，提出了通过平衡阀及其关键性能参数的设置来抑制系统振荡的方法。仿真结果表明了该方法的正确性，为破拆机器人定位精度的提高提供了理论参考和技术途径。     

基于核偏最小二乘分类的垃圾邮件过滤

垃圾邮件是Internet上亟待解决的问题,目前许多垃圾邮件过滤技术已经被使用。基于偏最小二乘的方法可以解决垃圾邮件的内容中普遍存在的数据稀疏性、高特征维数和多重相关性问题。但邮件内容之间的内在联系往往不是线性的,该文通过在偏最小二乘方法上引入核函数,去解决这一类的非线性问题。Enron-Spam垃圾数据集实验表明,同PLSR等方法比较,模型表现出了较好的过滤性能。     

Combination of wavelet and SIFT features for image classification using trained Gaussian mixture model

This paper presents an effective combination of Wavelet-based features and SIFT features. For the combined feature patches extracted from images we then adopt the PCA transformation to reduce the dimensionality of their feature vectors. And the reduced vectors are used to train Gaussian Mixture Models （GMMs） in which the mixture weights and Gaussian parameters are updated iteratively. We performed the method on Caltech datasets and compared the results with several other methods. It shown that the combination of salient feature vectors and GMM gives a much better improvement in image classification.     

单粒子灵敏度标定阈下修正技术及其应用

单粒子标定技术是电流型探测器灵敏度标定的重要手段,本文通过对电流型探测器能量响应特性及探测器信号脉冲形成过程的研究,提出了阈下修正方案,解决了单粒子标定技术在低能领域的应用。通过该方法测得的钴源灵敏度与电流标定法测量结果在1.1%内一致,钴铯灵敏度比值与理论结果在7.0%内一致。