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141.
142.
磁记忆信号与应力之间的关系 总被引:4,自引:0,他引:4
为明确磁记忆信号与工作应力和残余应力之间的对应关系,对Q235低碳钢板状试件进行了静载拉伸实验.利用TSC-1M-4型磁检测仪,研究了光滑试件和人工缺陷试件表面法向磁场强度在不同工作载荷下及卸载后的变化规律.结果表明:磁记忆信号与工作应力之间具有较好的相关性,利用相邻两磁信号之间的相关系数可以判断试件是否处于某种临界或极限状态;塑性变形前后的离线磁信号并无明显区别,但断裂后的磁信号及梯度曲线可用于准确识别断裂位置. 相似文献
143.
K-ICA算法的舰船直扩通信信号检测 总被引:1,自引:0,他引:1
根据舰船通信系统的多天线阵结构,提出一种适合舰船通信的新的非合作直扩信号检测方法,与传统多信号检测方法不同,新方法在预处理部分引入了核独立分量分析技术,克服了多个信号频段重叠、频谱交叉时信号难以分离的难题,提高了后续部分直扩信号的检测与识别准确率,通过仿真分析,验证了该检测方法的有效性.如对决策参数做适当调整,该检测方法同样适用于其他通信信号的检测. 相似文献
144.
145.
可并行中文同主题词聚类新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种高效的自动按照主题对中文词进行聚类的算法.该算法利用顿号(、)切分抽取语料库句子中的并列中文词,并以抽取出的中文词为节点构建一个共引用图; 然后对每个中文词节点产生若干个locality sensitive Hashing (LSH)签名组合; 最后将至少有1个相同LSH签名组合的任意2个中文词标记为同一个主题类.实验表明,该算法运算速度快,且易并行实现,在海量语料库的支持下,执行效率高,聚类效果较好. 相似文献
146.
147.
石油钻井是一项高风险性、耗资巨大的系统工程。为了智能预警石油钻井过程中的异常,缩短非生产时间,降低相关风险,提出一种基于移动窗稀疏主元分析法(MWSPCA)的案例推理(CBR)异常智能预警方法(MWSPCA-CBR)。首先利用MWSPCA算法分析钻井过程中的实时数据,快速定位出异常可能发生的时间,然后使用基于案例推理方法分析异常数据,确定可能的异常类型,并为实时监控专家提供相关异常的处理方法。所提方法应用到石油钻井过程异常预警中,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性,为钻井过程降低风险成本提供了新思路。 相似文献
148.
The model for improving the robustness of sparse principal component analysis(PCA) is proposed in this paper. Instead of the l2-norm variance utilized in the conventional sparse PCA model,the proposed model maximizes the l1-norm variance,which is less sensitive to noise and outlier. To ensure sparsity,lp-norm(0 p 1) constraint,which is more general and effective than l1-norm,is considered. A simple yet efficient algorithm is developed against the proposed model. The complexity of the algorithm approximately linearly increases with both of the size and the dimensionality of the given data,which is comparable to or better than the current sparse PCA methods. The proposed algorithm is also proved to converge to a reasonable local optimum of the model. The efficiency and robustness of the algorithm is verified by a series of experiments on both synthetic and digit number image data. 相似文献
149.
铈对镀锡引线可焊性的影响 总被引:4,自引:1,他引:4
探讨了稀土元素铈对电子元器件引线镀锡层可焊性的影响。结果表明,在氟硼酸盐镀锡溶液中加入适量的铈能提高镀液的稳定性,镀层的抗氧化性和可焊性,并可获得更为光亮的镀层。 相似文献
150.
针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明:PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。 相似文献