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以基于气浮无摩擦缸驱动的3-UPU并联机器人为研究对象,对其进行运动学、工作空间仿真分析以及气动比例位置系统数学建模与控制仿真.由于气动比例位置系统具有很强的非线性,而且易受环境因素影响,当采用传统PID控制时,很难使系统保持良好的控制效果.考虑到神经网络具有很强的逼近特性,于是引入RBF神经网络监督控制算法进行仿真分析.仿真结果表明,上述机器人具有较大的工作空间,同时在气动比例位置系统中,RBF神经网络监督控制具有更优的控制效果,在保证系统稳定的前提下提高了输出响应速度. 相似文献
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针对目前主流的基于分割的文字检测方法中由于需要复杂的后处理过程保证检测精度,通常难以实现高检测速度的问题,提出一种应用位置注意力模块和金字塔注意力网络2种注意力机制的方法.首先用金字塔注意力网络对图像进行特征提取及语义分割;同时将位置注意力模块应用于高层特征,通过加强图像中相似物体的权重加强对文字的检测效果;最后进行简单有效的后处理,在实现较高检测准确度的前提下提高检测速度.实验结果表明,在Total-text数据集中,采用更轻量化的骨干网络时,所提方法在检测速度上优势明显;采用更深层的骨干网络时,所提方法的检测准确度领先2.0%. 相似文献
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用户位置信息是传染病防控中最为重要的数据,但又是用户最为敏感的信息。在传统的应用中,都是通过用户打开的移动应用程序,自动记录用户的位置等信息进行分析。本文通过设计的微区域出入管理系统,用户通过二维码签到主动上报信息,系统通过汇总大区域用户信息进行综合风险评估,结合区域分布信息实现微区域的风险评估,根据用户上报信息,可对群体的所在微区域进行风险评估和预警。实现了微区域风险快速防控。 相似文献
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海洋设备的无损检测对于保障设备安全使用至关重要,由于设备所处的海洋环境特殊,要实现对海洋设备缺陷位置的准确估计难度较大.论文提出了一种基于粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)预测设备缺陷位置的方法.通过模拟了海洋检测环境,用钢板作为实验对象,用超声波探伤仪对缺陷钢板进行了数据采集,获取了水下钢板的实时数据.通过粒子群算法对BP网络进行优化后对数据进行分析,对比缺陷出现的实际位置和预测位置,证明了粒子群优化的BP神经网络对于超声波检测的缺陷出现位置具有较好的预测效果. 相似文献
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在基于位置的社交网络中,找到一个特殊的群体/社区是非常重要的.现在的研究都集中于寻找群体之间关系紧密的密集子图.相对于紧密的群体/子图,对于稀疏群的研究少之又少.虽然现有工作开始研究稀疏群体查询问题,但是还没有研究基于位置的稀疏群体查询问题,而基于位置的服务在现实生活中有很多需求.因此,研究基于位置的稀疏群查询的问题变得有研究价值.基于位置的稀疏群体查询是为了找到一群用户,不仅用户之间满足一定的稀疏性(即用户之间的社交距离大于k),且最小化用户到查询位置的距离和.针对这个问题,首先提出基于c-邻居的基本处理算法(简称baseline),其主要利用存储的c-邻居信息以及距离剪枝来帮助快速获得查询结果.但是baseline算法的空间消耗太大,且在稀疏阈值参数k>c时查询效率不高.为了解决这些问题,进一步提出基于c-邻居和反向c-邻居的查询优化算法(简称ICN),不仅利用存储的c-邻居且利用反向c-邻居信息来处理参数k>c的情况,从而快速获得查询结果.实验结果和理论表明,提出的两种查询处理方法是有效的和正确的. 相似文献
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《西安邮电学院学报》2015,(6):102-105
针对移动智能手机用户历史轨迹数据的兴趣点提取问题,提出一种改进的DBSCAN聚类算法,利用采集到的经纬度数据,以及经纬度数据所对应时间的差值来确定邻域半径和最小阈值的方法,提取用户历史兴趣点。结果表明,该算法可以解决移动用户历史兴趣点的提取问题,实验证明该方法的有效性及可行性。 相似文献