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中医按摩机器人是为解决老年人退行性疾病和慢性疾病,而研制的一款助老、扶老的机器人,它集成了视觉定位、力位控制、精密机构等多领域的前沿技术,是一套复杂的研究系统。由于按摩机器人涉及的领域较多,使得各个技术环节和繁杂任务间的配合成为产品能否达到预期设计要求的重要问题之一。本文采用工作流的方法分析和研究了中医按摩机器人在应用过程中的任务流程,表达了任务流程之间的联系和先后关系,建立优化过程模型,最终提高流程的效率并设计人机交互界面。 相似文献
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无线传感器网络在军事和民用领域得到广泛的应用。由于传感器节点的资源有限以及通信的开放性使得其安全性显得尤为重要。出于对能量消耗的考虑,目前的路由协议设计得比较简单,作者对路由的安全性能以及可能受到的攻击进行分析,并给出相应的防范对策。 相似文献
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本文提出了一种新型的电流反馈形运算放大器(CFOA),该电路所具有的电压补偿电路克服了以往基于CMOS的CFOA两个输入端静态务件下不平衡的缺点;NMOS与PMOS互补的输入结构提高了电路的信躁比.并采用0.6工艺参数(低阈值),在1.5V电源电压下利用HSPICE进行了仿真,获得了4.95mW的功耗,输入电阻为4.5k,相位裕度为53.5度以及与增益无关的带宽和极大的转换速率. 相似文献
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精准地预测光伏发电功率有利于保证电网的稳定运行。采集了江苏常熟某75 MW光伏电站和山西大同某100MW电站数据,利用相关系数法对影响光伏电站输出功率的因素进行分析。搭建了长短期记忆神经网络(LSTM)功率预测模型,对两个电站的输出功率进行预测。为验证LSTM模型和同一算法下不同电站的功率预测精度,使用循环神经网络(RNN)算法和前馈神经网络(BP)算法搭建预测模型,并与LSTM算法进行对比分析,通过模型评价指标平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)及决定系数R2,对三种模型之间的误差值进行比较,结果表明采用LSTM算法预测模型精度更高,且不同电站采用同一网络模型时,电站输出功率和气象数据的相关系数值越大,模型的功率预测值更加贴近实际值。 相似文献
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首先从混合式P2P网络拓扑结构出发,结合DHT思想,提出了基于DHT的层次化P2P网络模型.其次根据在文档集巨大的情况下,用户提交的查询不可能"面面俱到",实际用来回答查询的文档仅仅是文档集中很小的一部分这一思想,在层次化P2P模型的超级节点中建立了分布式缓存,运用分布式索引与缓存技术,提出一种新的方法来解决多项查询问题.即由多项查询中的某个关键字key,根据hash函数定位到负责该key的超级节点,查询该节点上的分布式索引得到缓存具体存储位置,最终将结果返回给用户,如若缓存中没有所要查询的内容,则广播该查询,同时根据系统中的历史广播查询信息来计算某个待选缓存项的利益值,利益最大的待选项加入缓存.一般针对多项查询的泛洪算法往往会造成巨大的网络信息量,提出的方法牺牲了超级节点上一小部分的存储力,缓解了多项查询造成的网络拥挤现象.同时,基于DHT的层次化P2P模型也具有很好的稳定性,不会因为大量节点的动态加入或者退出而无法进行多项查询. 相似文献
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