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以支持向量机(SVM)为代表的人工智能技术在智能传感器系统中得到了广泛的应用,但传统的SVM有"灾难性遗忘"现象,即会遗忘以前学过的知识,并且不能增量学习新的数据,这已无法满足智能传感器系统实时性的要求。而Learn++算法能够增量地学习新来的数据,即使新来数据属于新的类,也不会遗忘已经学习到的旧知识。为了解决上述问题,提出了一种基于壳向量算法的Learn++集成方法。实验结果表明:该算法不但具有增量学习的能力,而且在保证分类精度的同时,提高了训练速度,减小了存储规模,可以满足当下智能传感器系统在线学习的需求。 相似文献
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提出了一种基于随机路点移动模型的路点受限移动模型。在模型设计中,对节点的路点选择和暂停时间进行了设置,从而保持节点移动的规律性,满足特定场景的需要。利用仿真工具模拟模型的节点移动轨迹与其它移动模型进行比较,并从路由协议方面进行评估。仿真结果证明:该模型对集体搜索等特定场景具有较好的适用性。 相似文献
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为了完成所研制的MEMS气体流量传感器样品的流量测试与标定,设计制作了一种由标准流量发生器和传感器信号读出与数据采集电路组成的简易流量测试装置。标准流量发生器由注射器和可更换的砝码组成,利用不同的砝码配重,在注射器出气口产生合适的恒定气体流速。通过理论分析和Ansys有限元数值仿真,验证了简易标准流量发生器的可行性。传感器信号读出与数据采集电路基于内建多路A/D转换器的单片机实现,具有传感器加热电阻器的恒温控制、流量信号的数字检测和显示的功能。采用该简易流量测试装置对自行研制的MEMS气体流量传感器进行了流量测试与标定,获得了待测器件的标定参数、传感器流量测量的绝对误差和相对误差。 相似文献
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SERF态原子磁强计已实现人类历史上最高的0.16fT/Hz1/2的灵敏度。其检测方法主要是法拉第调制法。但法拉第调制法中光电流摄动或环境温度变化等干扰导致的检测光强的起伏会造成检测结果的不准确。为抑制检测光强起伏,设计了闭环原子磁强计检测光稳定系统。在法拉第调制法的基础上,增加了光路子系统和控制子系统对检测光强进行闭环稳定控制。通过对随机干扰进行闭环控制仿真与实验,验证本系统可以有效抑制各种干扰引起的光强起伏,使系统抗干扰能力提高1.2%,从而提高原子磁强计的检测精度。 相似文献
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针对传统汽车胎压监测系统(TPMS)的不足,设计了基于智能手机的汽车胎压监测系统。该系统由轮胎传感器、中继器和智能手机三部分组成,通过无线射频技术和蓝牙技术,实现在智能手机上实时显示轮胎状态,以及对系统的报警阈值、传感器ID等参数进行设置的功能。实验结果表明:该系统的最大测量误差为±0.06 bar,上车测试的丢失率为1.69%,传感器匹配时间约为1 min。该系统有效地将TPMS和智能手机结合起来,改善了TPMS的显示效果,增强TPMS的交互性,使其有高品质用户体验效果,具有极高的产业化价值。 相似文献
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基于溶液相对于电极的运动会使电极附近因电势差作用而产生的离子浓度梯度发生改变,从而使电极电流发生变化等电化学原理,建立一种置于碘(I2)和碘化钾(KI)混合水溶液环境中的阳极—阴极—阴极—阳极(ACCA)四电极阵列传感单元模型。通过理论分析,该传感单元可以局部电解液为惯性质量,利用电解液中带电离子相对于电极的运动来产生并输出附加电流;进一步的建模仿真证明:在一定的加速度范围内(0a x0.149 m/s2),附加电流的大小同加速度呈正比关系,故可以将此电流放大输出,从而实现对加速度大小的表征。可利用MEMS工艺制作,并封装此传感单元成为加速度传感器。 相似文献