旋转阀的选型设计

介绍了旋转阀的工作原理、操作参数及其分类和结构,分析了旋转阀漏气的原因和影响因素,并结合给料能力和转速给出了旋转阀选型的计算步骤和设计时需要要点考虑的因素。     

基于多数据集深度学习的视觉传感图像目标增强识别

视觉传感图像目标的特征变化幅度普遍较大,类别间样本不均衡,为了提高视觉传感图像关键目标识别效果,提出基于多数据集深度学习的视觉传感图像目标增强识别方法。采用颜色特征提取识别目标的特征量,通过计算视觉传感图像目标与背景区域的纹理特征差异,构建具有多特征参数的卷积神经网络模型。采用指数Laplace损失函数降低模型中类内特征变化幅度,调整不同类中心的特征间距离。结合自适应分块标记完成目标增强识别全过程。以火焰和车辆监控视觉传感图像为分析对象,设计测试实验。结果表明：所提方法的视觉传感图像增强效果较好,能够有效识别出视觉传感图像中火灾发生的异常行为和车辆的驾驶行为,且目标识别耗时低于6.2 s,证明所提方法的实际应用价值较高。     

磨具的选择(超硬磨料部分)

超硬磨料是指金刚石、立方氮化硼磨料而言的,它们的硬度比普通磨料的高得多。故称谓超硬磨料。 金刚石是碳的同素异形体,属立方晶系,不仅硬度高,颗粒形状良好,化学性能稳定,抗压强度高,且具有良好的导热性和较小的热膨胀系数。因此,用以加工各种高硬度、高脆     

基于粗集的决策树构建的探讨

决策树是对未知数据进行分类预测的一种方法。自顶向下的决策树生成算法关键是对结点属性值的选择。近似精度是RS中描述信息系统模糊程度的参量，能够准确地刻画粗集。文中在典型的ID3算法的基础上提出了基于RS的算法。该算法基于近似精度大的属性选择根结点，分支由分类产生。该算法计算简单，且分类使决策树和粗集更易理解。     

电子衡器防雷技术的实践

根据对我们地区几年来电子衡器遭受雷电伤害情况的统计和分析,针对性地制定并实施了衡器工作室预防雷电伤害方案。实践证明方案行之有效,故介绍给同行参考。     

熵在决策树构建中的应用

决策树是对未知数据进行分类预测的一种方法。本文阐述熵理论和典型的ID3算法,并举例构建决策树。讨论选择具有最高信息增益的属性构建决策树,即选定具有最高区分度的属性作为当前节点。利用熵理论构建决策树,方法简单,结构清晰,容易转换成分类规则,并且不需要先验领域知识。     

基于敏感度分析的案例特征项权重算法的改进

研究案例库特征项权重的确定方法,通过集成BP神经网络和敏感度分析,改进案例库特征项的权重确定算法,将案例库中的各特征项和决策目标项构造一个BP神经网络,经训练和学习后,依次删除输入节点,分析网络的输出对输入的敏感程度,确定各特征项的权重。并以红籽西瓜仁重的案例库对其进行测试,结果表明该算法是有效的。