基于振动信号检测的弦乐器视听强化应用设计

为了增加弦乐器演奏时欣赏者的视听享受,在不影响弦乐器音效的前提下,采用振动传感器检测琴弦的振动信号,并通过电荷放大器隔离放大,经过有源滤波器滤波后输出,驱动安装在弦乐器上的发光二极管(LED),使LED按照琴弦的振动强弱而明暗交替发光.实验结果表明:提出的方法增强了弦乐器在舞台上的灯光效果.     

基于BP神经网络的SCFRW均匀化研究

采用BP神经网络描述了短切碳纤维木质复合材料(Short carbon fiber reinforced wood,SCFRW)显微图像中碳纤维分布情况与SCFRW宏观性能之间的非线性映射关系,建立以单个小条形区域的最小宽度、平均面积比、平均长宽比、条形区域的总面积比作为输入量,以样板的表面电阻率、弹性模量、静曲强度作为输出量的四输入/三输出SCFRW均匀化模型.仿真结果显示,所建模型可以准确、有效地根据微观结构特征预测宏观性能,从而实现SCFRW的微观结构和宏观性能的有效结合,为制板工艺设计及优化提供了有力的科学依据.     

中密度纤维板集散控制系统的上下位机通信

研究了在中密度纤维板（MDF）集散控制系统中上下位机的通信实现问题，并阐述了系统硬件组成和通信原理。根据中密度纤维板（MDF）控制过程的实际特点，基于OPC数据服务器，经由Fins Gate Way、Control Link网卡，实现了上位机的Kingview6．5组态软件与下位机的Omron PLC的数据通信。在实际控制系统的应用中数据传输安全可靠，提高了系统的控制精度，使控制过程更为方便灵活。     

基于高光谱图像特征融合的榛子水分含量测定

采用高光谱图像技术对榛子水分含量进行快速无损检测。采集200个榛子在400~1 000 nm波段的高光谱图像,提取榛子图像区域的平均光谱信息。利用K-S算法划分样品验证集和预测集,使用四种预处理方法对光谱进行预处理。通过竞争自适应加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）和逐次投影法（Successive Projection Algorithm,SPA）进行光谱特征的提取;灰度共生矩阵法（Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM）提取图像的纹理特征;分别建立基于光谱特征,图像纹理特征以及两者串联融合的偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）模型对榛子水分进行预测。结果表明,CARS和SPA算法能够有效选择特征波长并提升预测性能;图像特征能够对榛子水分进行预测,基于主成分图像提取的图像特征信息建立的模型预测效果更好。光谱图像特征融合能明显提高对榛子水分含量预测的准确率,CARS提取的特征波段结合主成分图像的纹理特征显示出了更好的效果,SVR模型的RMSECV为0.03,RC 为0.97,RMSEP为0.04,RP为0.96。利用高光谱图像和纹理特征能够对榛子水分进行有效预测,为榛子水分含量检测提供了新的方法。     

近红外光谱技术在坚果检测中的应用研究

坚果是我国重要的林果资源,因其口感好、营养价值高受到广大消费者的喜爱,但目前的常规检测手段都是一次性、破坏性的.近红外光谱分析技术(near infrared spectroscopy,NIRS)具有速度快、操作简单、绿色无污染等优点,是用于坚果检测的一种有效技术.对近年来近红外光谱分析技术用于检测坚果的蛋白质、脂肪酸...     

近红外光谱结合极限学习机的榛子蛋白质含量检测

以毛榛与平榛作为研究对象,将去壳后的毛榛与平榛分别制成90组与60组试验样本,获取波长范围为900 nm～1700 nm的原始光,同时,通过凯氏定氮法测得其中蛋白质含量真实值,并通过对比研究一阶(1-der)导数、二阶(2-der)导数、多元散射校正(multiplicative scatter correction,...     

基于非线性BP算法的中密度纤维板（MDF）调施胶系统辨识

利用三层前馈神经网络作为被辨识对象的模型,对中密度纤维板(MDF)调施胶控制系统进行建模与仿真,并给出基于非线性BP算法的调施胶系统辨识计算步骤,实现了对中密度纤维板调施胶非线性动态系统的辨识.实验结果表明,文中建立的中密度纤维板调施胶系统模型是有效的,将其系统模型嵌入调施胶控制系统中可使系统响应时间变快并获得较好的控制效果.     

中央制冷空调冷冻水系统模糊RBF控制研究

针对中央空调冷冻水系统回水温度快速准确调节问题,提出基于模糊径向基函数(radial basis function,RBF)网络的变流量回水温度智能控制方法。首先,对冷冻水系统旁通阀门的水量开度、泵组转速等输入量,按照模糊控制理论,进行模糊化与反模糊化处理,获得归一化的输入信息向量;然后,利用能够全局寻优的RBF网络进行温度预测,不断迭代预测产生理想的预测温度;最后,当期望温度与预测迭代的温度残差小于门限值时,停止迭代,输出并记录温度,完成冷冻水系统的非线性温度控制。仿真实验表明,相比于传统反向神经(back propagation,BP)网络控制,RBF控制方法迭代次数更少且精度更高,能够提高系统的整体性能。     

双连拱隧道无导洞法施工断面对隧道稳定性影响

为了对比分析采用无导洞法施工连拱隧道时最安全稳定的开挖断面形式,提高施工过程中衬砌结构的安全性和稳定性,以福建某连拱隧道作为工程背景,按照中墙顶部回填量从大到小的顺序选取了三种不同的施工断面方案,应用数值模拟方法,研究了最终状态衬砌结构安全系数、临时支撑和中墙稳定性三个方面,对三种方案稳隧道结构的稳定性及其变化规律进行了详细对比分析,发现后行洞上台阶开挖与支护的过程是衬砌结构受力变化最大的过程;无论哪种方案,在浇筑中墙后立刻回填中墙顶部的空隙总是对衬砌结构有利。可见,选择方案三作为无导洞法施工连拱隧道的断面形式,并及时回填中墙顶部,可以有效提高连拱隧道结构的安全性与稳定性,是最优的断面形式。     

形态特征及神经网络在木材横纹压缩中的应用研究

形态特征描述与细胞自动识别分类是木材横纹压缩微观构造变异研究的重要步骤。通过运用Freeman链码实现木材细胞形态特征的定量分析,这些特征量的提取为从微观角度分析横纹压缩过程中木材产生的强度变化提供了重要的理论依据。同时在此基础上,基于神经网络对信息处理的自组织、自学习功能,采用前馈BP网对木材细胞进行了自动识别分析,通过实验分析,研究中建立的神经网络具有良好的鲁棒性和细胞识别能力。