二维直线电机平台的双神经网络前馈解耦控制

针对二维直线电机系统中的直线电机本身存在的非线性以及XY两轴之间互相影响产生的耦合对控制精度的影响,提出了一种基于前馈结构的双神经网络解耦控制方法.根据二维直线电机两轴间的耦合结构和前馈控制结构,对应搭建了双神经网络模型,设计一种双神经网络的解耦控制策略,以消除二维直线电机两轴间的非线性强耦合对系统控制精度的影响.仿真结果表明:提出的双神经网络前馈解耦控制方法的有效性,并在起始阶段的跟踪方面表现出良好的性能.     

精密金属焊接坏点的视觉识别方法研究与仿真

研究高精密金属焊接坏点准确视觉识别的问题.由于高精密金属焊接坏点的颜色特征与金属本身特征相似,而在坏点很小并且与外部环境过于类似的干扰下,传统的基于像素差异的识别结果不精确,一旦焊接坏点分布的过于集中,干扰将更大,导致焊接坏点识别准确性降低.为解决上述问题,提出一种新的计算机视觉的高精密金属焊接坏点识别方法.采集高精密金属焊接坏点计算机视觉图像,针对金属图像进行特征提取,并对提取的特征进行离散小波变换处理,获取增强处理后的视觉图像.根据增强处理后的视觉图像特征值,获取高精密金属焊接坏点的分布密度,计算焊接坏点的空间位置,实现高精密金属焊接坏点识别.实验结果表明,利用改进算法进行高精密金属焊接坏点识别,能够提高识别的准确率,并且获取焊接坏点在高精密金属制品中的分布位置,为高精密金属制品的生产质量提供保障.     

Image decomposing for inpainting using compressed sensing in DCT domain

Inpainting images with occlusion or corruption is a challenging task. Most existing algorithms are pixel based, which construct a statistical model from image features. However, in these algorithms, the frequency component is not sufficiently addressed. In this paper, we propose a novel algorithm that utilizes compressed sensing （CS） in frequency domain to reconstruct corrupted images. In order to reconstruct image, we first decompose the image into two functions with different basic characteristics - structure component and textual component. We seek a sparse representation for the functions and use the DCT coefficients of this representation to generate an over-complete dictionary. Experimental results on real world datasets demonstrate the efficacy of our method in image inpainting. We compare our method with three state-of-the-art inpalnting algorithms and demonstrate its advantages in terms of both quantitative and qualitative aspects.     

新型干湿两用电机车冗余控制系统设计

介绍西门子S7-300 PLC和6SE70矢量变频器在平煤神马集团许昌首山焦化公司干湿两用电机车上的应用,重点阐述电机车多种运行控制方式及其冗余控制的实现.     

ZDB自动调谐消弧装置在10kV系统中的应用

介绍ZDB自动调谐消弧装置的工作原理,及其在10kV系统中的应用。     

丁二烯适宜贮存温度的研究

研究了贮存温度、时间、气相氧含量和铁锈含量对丁二烯中过氧化物生成量的影响,考察了丁二烯适宜的贮存温度.结果表明:丁二烯中过氧化物含量随着铁锈含量增加而同倍增加;当气相氧含量增加1倍,丁二烯中过氧化物含量提高21%;在对叔丁基邻苯二酚(TBC)为104 mg/kg、贮存时间为7 d条件下,当贮存温度大于21℃时,丁二烯中过氧化物量增加显著;丁二烯较适宜的贮存温度为18℃.工业装置生产运行表明:在18℃下贮存丁二烯是安全、稳定和节能的.将丁二烯贮存温度从13℃调整到18℃,可使其装置运行费用下降43%.     

一种面向特征选择的分类神经网络

提出了一种面向特征选择的分类神经网络.该网络对中心矢量和连接权同时学习,其中心矢量是分类的中心,而基于模糊隶属度的权表示特征的重要性,根据权值大小进行特征取舍,这样同时解决了模式识别中的模式分类和特征选择问题.在IRIS数据集上的测试实验表明,该网络能从原始特征中选择重要特征,同时保持最大辨识率.     

一种融合用户情感与相似度的智能旅游路径推荐方法

近年来,随着社交网络的发展,如何设计出符合用户个性化需求的路径推荐方法,已成为重要的研究热点.文中考虑了兴趣点的相关特征,将用户的情感与商品相似度融入蚁群算法的启发函数中,采用精英管理蚂蚁策略,最大化管理蚂蚁策略的改进策略,同时利用粒子群算法改进蚁群算法的初次信息素分布,结合数据集中593名游客的评分以及文本评论数据,提出基于粒子群-蚁群的旅游路径推荐算法(Particle Swarm-Ant Colony algorithm for user emotion and similarity,PS-AC)算法,并用改进后的蚁群算法实现环游景区内高人气景点的用户旅游路径推荐.基于真实的数据集测试表明,所提算法在精确率、召回率、F测度值上均有较好的性能.     

基于物联网实验室环境远程监测系统的研究

实验室环境对电子仪器及设备的使用安全和寿命以及实验室消防安全有着非常重大的影响,传统实验室环境监控需要安排人员进行24 h值班和巡检,人力投入和安装布线成本非常高;针对上述问题,采用高性能低功耗离子式烟雾传感器NIS-07和温湿度复合传感器DTH11进行环境数据的采集,采用无线网络模块完成数据的传输,并通过微处理器将采集的数据上传服务器,同时采用基于BP神经网络PID控制算法实现在线动态温湿度调控;服务器端使用Tomcat web服务器,采用MySQL数据库进行数据存储,并通过Java编程语言实现传感器数据的存储、分析、处理以及客户端数据的更新;客户端通过Web网页或APP对实验室环境进行实时监控,从而实现精确和高效的实验室环境远程集中管理.     

粗糙目标光外差信号特性对探测阈值的影响

传统目标回波光外差探测使用高斯分布等简单模型来描述,这常常导致判决误差.笔者提出利用多项式对实际目标测量数据进行拟合,给出较准确的概率分布曲线.通过对某装甲车表面样块多组测量数据的统计分析显示,利用多项式拟合来确定判决阈值,比起用简单的高斯分布来确定阈值,可以获得更高的检测概率和更低的误警概率.研究表明,对实测中频信号的统计直方图进行多项式拟合,有利于精确设置探测阈值,可以使检测概率提高6.02%,误警概率降低7.7%.文中结果为粗糙面回波外差探测系统设计提供定量参考,也为探测系统性能评估仿真提供依据.