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文章从表面贴装技术(SMT)现状及特点开始,介绍多品种小批量电子产品中使用表面贴装技术存在的问题。针对这一情况对表面贴装过程仿真系统的需求进行了分析,并详细论述了仿真系统的文件预处理、仿真以及数据库维护三大主要模块设计,主要介绍采用OpenGL实现仿真模块的方法,同时展示仿真系统实现结果。最后总结了仿真系统的特点。 相似文献
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制备了基于一种简单的金属铜配合物2,4-二羟基苯甲酸铜(Ⅱ)(Cu(Ⅱ)DHBA)为载体的PVC膜硫氰酸根离子(SCN-)选择性电极。该电极在1.0×10-1~1.0×10-6mol/LSCN-浓度范围内呈现斜率为-59.5mV/dec的近Nernst电位响应,检测下限为9.1×10-7mol/L。利用紫外可见光谱及交流阻抗技术初步探讨了电极对SCN-呈现的选择性电位响应机理。该电极作为直接电位分析法的指示电极,成功运用于实验室废水中硫氰酸盐含量的测定。 相似文献
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针对下肢假肢穿戴者骑行相位识别的问题,提出基于灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)分类模型. 建立下肢多源信息系统,采集膝关节、踝关节的加速度信号以及膝关节角度信号. 应用奇异值分解,对采集到的信号进行降噪处理. 在对信号进行降噪处理之后,为了避免单一信号不确定的影响,从数据冗余角度,选取各信号的特征点,开展归一化处理,组成多维特征向量,作为SVM分类模型的输入. 为了能够进一步提高分类精度,加强全局优化能力,利用GWO算法对核参数进行优化. 通过与PSO-SVM分类模型、GA-SVM分类模型对比表明,基于GWO优化的SVM分类模型对骑行相位的识别率为94%,高于其他方法优化的SVM分类模型. 相似文献
45.
针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗. 相似文献
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This paper aims to provide a systematic and comprehensive survey of state-of-the-art machine learning techniques and their potential applications in IoT-integrated power systems. 相似文献
47.
LX—2型变频式喂线设备的研制及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据炼钢生产的实际需要,分析了喂线技术的工艺要求,介绍了所研制的LX-2型变频式喂线机的结构特点,指出了影响喂线机使用效果的因素,并提出了若干措施。 相似文献
48.
支持向量机及其在径流预测中的应用 总被引:22,自引:0,他引:22
给出了支持向量机方法(SVM)的思路、特点及关键之处,探讨了SVM在径流预测中的可能性,并与基于遗传算法的门限回归模型(TR) 进行了对比分析。径流预测实例分析表明,在拟合阶段,SVM模型要好于TR模型;在预留检验阶段,SVM模型与TR模型接近。同时SVM模型适合于小样本情况且能达到全局最优。SVM模型用于径流预测是可行的、优越的。 相似文献
49.
以β分子筛为载体,在保持金属总负载量不变的情况下,采用等体积浸渍法制备了4种不同n(Ni)/n(Ni+Mo)的催化剂。分别采用X射线衍射(XRD)、比表面积测试(BET)、氨程序升温脱附(NH3-TPD)、氢程序升温还原(H2-TPR)、氢程序升温脱附(H2-TPD)和热重-差热分析(TG-DTG)等方法对催化剂进行了表征。结果表明,4种催化剂的酸量和酸强度相近,在n(Ni)/n(Ni+Mo)等于基准+0.2时,Mo与载体之间的相互作用最弱,其氢气吸附量最多且积炭量最少;采用某炼厂重整C10+ 重芳烃对4种催化剂进行评价,结果表明n(Ni)/n(Ni+Mo)等于基准+0.2催化剂具有最优的催化活性和稳定性。上述结果表明,影响重芳烃轻质化催化剂活性和稳定性的关键因素是催化剂氢气吸附量的多少,氢气吸附量越多金属表面的溢流氢效应越明显,积炭前驱体被溢流氢及时消除,从而保护了催化剂的加氢活性中心不被积炭覆盖,有助于催化剂在较高活性下保持稳定。 相似文献
50.