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针对全局运动特征难以准确提取的问题,本文采用局部时空特征对人体行为进行表征。针对传统词袋中硬分类的方法量化误差大的不足,本文借鉴模糊聚类的思想,提出软分类的方法。根据兴趣点检测算法从视频中提取出视觉词汇,用K means算法对其进行聚类,建立码本。在计算分类特征时,首先计算待分类视觉词汇到码本中各个码字的距离,根据距离计算这个视觉词汇隶属于各个码字的概率,最后统计得到每个视频中各码字出现的频率。在Weizmann和KTH数据库对本文提出的人体行为识别算法进行验证,Weizmann库的识别率比传统的词袋算法提高8%,KTH库的识别率比传统的词袋算法提高9%,因此本文提出的算法能更有效地对人体行为进行识别。 相似文献
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为研究GLC硅质轻型墙板的抗弯性能,对5组墙板以均布荷载的加载方式进行了抗弯试验,以砂浆层厚度、墙板厚度和复合形式为研究参数,探究了均布荷载下GLC墙板的裂缝开展情况,得到了荷载-挠度关系曲线、荷载-应变关系曲线,分析了GLC墙板的受力特点和破坏模式,推导了适合GLC墙板的承载力计算公式。结果表明:开裂前GLC墙板复合材料之间展现出完全的组合状态,开裂后抗弯承载力主要由耐碱玻纤网承担,破坏模式分为弯曲破坏和弯剪破坏。通过理论分析得到GLC墙板承载力计算公式,比较理论计算值与试验值,发现开裂承载力吻合较好,极限承载力具有较大的安全储备,为工程应用提供设计依据。 相似文献
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针对LiAHl4作为储氢材料在放氢过程中存在放氢温度过高、放氢动力学缓慢的问题,提出了制备NiTOi3并利用机械球磨方式将其掺杂到LiAHl4的改性方法。通过升温放氢实验和等温放氢实验,研究NiTOi3的掺杂对LiAHl4放氢性能的影响,结果表明,掺杂w(NiTOi3)=6%Li AHl4的起始放氢温度降至73℃,比纯Li AHl4降低了120℃;在180℃等温放氢测试中,掺杂w(NiTOi3)=6%Li AHl 4在60min能放出w(H2)=4.70%,纯Li AHl4在同条件下基本不放氢。活化能测试结果表明,掺杂w(NiTOi3)=6%LiAHl4的前两步放氢活化能分别降至71.56、122.49k J/m ol,验证了放氢动力学性能提升的结果。通过XRD分析认为球磨过程破坏了... 相似文献
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1. IntroductionThe Chinese National Fusion Research ProjectThe HT-7U superconducting tokamak physics experimental device hajs been approved by the Chinese Government and is under construction. TheHT-7U Superconducting Tokamak is an advancedsteady-state plasma experimental device to be builtin ASIPP [2]. The superconducting toroidal field(TF) magnet system of HT-7U consists of a toroidalarray of sixteen coils. The TF magnets are designedto react on the magnetic centering forces by w… 相似文献
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在大批和大量生产中用标准齿轮(胎)来检查安装在轴上的齿轮也很普遍,这时齿轮和轴1这一被检查部件(图12)安在套子2上,并顶在顶尖3上。使被检查齿轮和安在轴5上的标准齿轮4咬合,轴5装在滑板6上,滑板 6由弹簧7压住,使咬合齿轮彼此靠紧,挡铁8在滑板上这时经常压在千分表9的触针上。在回转被检查齿轮时,咬合误差将使轴5和滑板6移动,这可以从千分表9的指数上看出来。同时在这上面也可以检查部件的齿轮横振,为此目的,上面安有千分表10,杠杆11用来在往卡具上安齿轮和轴时後退滑板6的。 安装齿轮检查之後还必须查视一下,注意其表而,端都肯缘(可能有… 相似文献
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工艺参数对马氏体不锈钢激光冲击区表面轮廓的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
激光功率密度和搭接率对马氏体不锈钢的激光冲击区的表面轮廓有较大影响.激光功率密度从3.79 GW/cm2到7.25 GW/cm2,冲击区塑性变形程度随功率密度增大而增大,当激光功率密度为6.09 GW/cm2时,冲击区塑性变形程度适中,其残余应力平均值达-569.1 MPa.搭接率试验结果表明,搭接率为33%时,可获得较大面积无挤出的激光冲击区,无挤出区域的塑性均匀,变形深度波动幅度在2μm以内,而且此搭接率下冲击区挤出面积较小,分布具有规律,便于再次冲击以降低冲击区的表面波纹度. 相似文献
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针对强噪声背景下行星齿轮箱特征提取困难的问题,提出一种基于樽海鞘群算法优化变分模态分解(SSA-VMD)结合1.5维包络谱的故障诊断方法。该方法首先运用樽海鞘群算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)的参数;然后运用自相关系数对分解信号进行重构,降低噪声的干扰;最后运用1.5维包络谱对重构信号进行故障的特征提取。在实验部分,首先通过仿真试验将SSA-VMD与变分模态分解(VMD)进行对比,验证了SSA-VMD的优越性;然后搭建行星齿轮箱磨损故障全生命周期实验台采集振动信号,运用SSA-VMD结合1.5维包络谱的方法提取出了振动信号的故障特征频率,总结了行星齿轮箱磨损故障演化规律。研究结果表明:随着磨损故障程度的加深,故障特征频率出现次数明显增多,凭借这一规律,有利于实现对行星齿轮箱磨损故障的诊断;该结果可为行星齿轮箱磨损的故障诊断提供依据。 相似文献