基于Kinect的无监督图像识别

现有的物体识别方法大都是有监督学习,而且主要处理的是2D图像数据,由于这类数据给出的背景信息和物体信息少于2.5D场景中的信息,传统有监督的学习方法对于非特定物体的识别效果还是不尽如人意,更别说基于无监督学习的识别系统了。随着Kinect设别的出现,获取场景的2.5D信息变得很容易。设计了一个全新的基于无监督物体识别系统。首先用平面拟合和空间聚合把物体从场景中分离以后。然后用几何基元拟合分割技术把物体分割为不同部件,在此基础上构建物体的图模型,最后把图模型嵌入为向量空间上的点集合,使用扩展陆地移动距离算法计算物体间的相似度。从实验结果来看效果不错。     

主元分析在设备状态监控中的故障检测效率探究

采用大型设备正常运行的传感器数据,通过基于多元统计的主元分析方法建立训练矩阵,利用预测误差进行故障分析工作。不同程度的故障,来分析主元分析方法的检测效率可行性。结果表明,主元分析方法分析故障检测明显,不同传感器的不同故障会对故障诊断存在一定的差异,可行性非常高。     

一个超大规模集成电路芯片功能测试的系统方案

在超大规模集成电路芯片中,电路板的详细实现通常是不知道的,只有功能特性对用户是公开的。在这篇论文中,我们呈现了一个系统的方案,仅仅基于被测电路板的功能特性,我们可以检测出并确定出固定故障和桥接故障。被提议的这个方案对于学术和工业超大规模集成电路使用者检测固定故障和桥接故障以及确认芯片的功能都及有帮助。规则和实验结果将会被报告。     

浅谈企业级服务器故障分析及排除

随着人类文明的不断进步,计算机技术得到了快速的发展,企业级服务器在各行各业的应用也日益增多.对许多企业来说,服务器就是其信息网络的核心,服务器的有效运行,是企业的管理者和技术人员都应考虑的问题.因此,企业级服务器的故障分析及排除工作便显得尤为重要.     

以可靠性为中心的水轮机组检修模式研究

以可靠性为中心(RCM)的维修模式是在一般视情维修的基础上,吸收以可靠性为中心的维修分析法的优点,充分考虑到经济性、可靠性原则,并与先进的设备诊断技术相结合的一种维修模式。介绍了水轮机组RCM维修模式,重点分析了根据经济性和可靠性原则分别确定隐患检测间隔期,以及用威布尔分布拟合机组零部件故障间隔时间分布的表示及参数的获得。     

基于马尔科夫链残差修正的EMD-MELM混凝土坝位移预测模型

基于经验模态分解(EMD)、改进的极限学习机(MELM)以及马尔科夫链,提出了一种新的混合模型。由于混凝土坝的变形可看成静水压力、环境温度和时间效应而产生的变形,前两者体现总变形中的周期性分量,后者体现为总变形中的趋势性分量,所以在数据预处理阶段,利用经验模态分解技术将坝体总位移序列分解为趋势分量位移和周期分量位移,选择多项式函数预测趋势分量位移,提出了一种改进的极限学习机,即均值学习机集成(MELM),采用MELM模型对周期分量进行预测。再使用马尔科夫链修正模型对两个模型的拟合残差进行修正预测,叠加各预测值得到最终预测值。在某混凝土坝的应用表明,该组合模型的拟合及预测精度明显优于传统模型,具有操作简便、预测精度高、训练速度快等优点。     

基于BP网络的承压水漏斗动态规律研究

为了研究区域地下水的变化规律,结合沧州1989～2007年72眼观测井的水位、区域开采量和补给量等资料,研制了该区域承压水漏斗水位的BP网络模型。该模型具有分布参数模型的特征,对水位拟合与检验的合格率均大于70%,符合相关规程要求。应用所建模型,对5个不同开采与补给方案下,研究区未来10 a承压水漏斗的动态变化进行了模拟,模拟结果合理、可靠。     

计算机蓝屏故障诊断及处理

蓝屏是使用计算机时经常出现的故障,蓝屏故障对用户的伤害是相当大的,诊断及处理不当,会损坏软件和硬件环境,丢失用户的宝贵资料.主要讨论了蓝屏故障的诊断,蓝屏故障产生的原因及其危害,根据实际工作中积累的经验,提出了针对性的处置方法并例举了若干案例,在用户实际工作中遇到蓝屏故障时,可先参照这些方法进行排除.     

开关设备电弧故障检测及定位装置

论述了开关设备电弧故障检测及定位装置,其中包括几个功能模块下各单元的设计,结合故障电流检测法、弧光探测法和电弧光成像原理及虚拟仪器平台技术,对开关设备内电弧故障进行检测和定位,使之能很好地反映开关设备内部电弧故障发生和发展过程,为后续的电弧故障分析提供依据。     

煤矿瓦斯直供锅炉燃烧机常见故障的分析及处理

以煤矿井下抽出的未经处理的瓦斯气作为燃料的锅炉燃烧机在运行中受瓦斯气成分、体积分数、压力和含水量等因素的制约,经常发生故障,导致燃烧机熄火停止工作,给机组正常运行造成很大影响。总结了燃烧机常见故障的分析判断及排除方法,使故障率大幅度下降,锅炉得以正常运行。