基于粒子群优化算法-长短时记忆模型的刀具磨损预测方法

为确保车削加工的表面质量和加工稳定性,实现对车刀磨损状态的实时准确监控,提出了基于小波阈值去噪、长短时记忆（LSTM）网络和粒子群优化算法（PSO）的刀具磨损状态预测模型。采用改进多项式阈值函数对刀具加速度振动信号进行去噪,构建了优质的信号输入样本。训练长短时记忆网络对刀具后刀面磨损值进行预测和磨损状态分类。利用粒子群优化算法对网络进行参数寻优,结果表明,提出的PSO-LSTM模型在预测和分类精度方面均优于未优化的LSTM网络。     

基于二阶滑模的永磁同步电机抗负载扰动控制研究

为提高永磁同步电机(表贴式)的控制性能和抗负载扰动能力,设计了一种基于滑模的速度控制器以提高系统的稳定性和快速性,该速度滑模控制器采用积分型滑模面,并进行了收敛性证明.提出了一种滑模负载观测器,采用饱和函数sat替换切换函数sign,并对转速环电流补偿,以降低扰动对电机转速的影响.通过仿真以及实验验证,提出的控制方法能...     

基于甲状腺知识图谱的自动问答系统的设计与实现

随着人们生活水平的提高,甲状腺结节类疾病日渐成为当代人的一种常见疾病,而中国国内医疗资源分布不均,造成了大医院人满为患,医生名下病人多,病人看病时间长等问题,许多病人想要看病在花费大量金钱的同时还要耗费大量时间.随着互联网技术以及计算机技术的发展,越来越多的病人为了节省时间,在赶往医院前,往往会在网络上对自己的病症进行相关查询,所以市面上出现了医生网上答诊和病人在线问诊的医疗咨询系统,一对一为病人回答问题.此举将医生提供给不能定时提问的网上咨询的患者的同时、会造成医院内医生资源更加紧缺的状况,且网上在线系统大多仅包括导诊流程,即帮助病人在前往医院确诊前对自己的病症有初步了解,并未涉及到病种诊断治疗,无法达到节约病人的时间的目的.因此,针对上述状况,本文选取甲状腺结节类病种数据为研究对象,对甲状腺真实数据进行重点的分析,创建甲状腺知识图谱,基于该知识图谱,设计并实现一个面向甲状腺诊疗的自动问答系统,本系统可以有效地回答病人在甲状腺类疾病方面的用药以及检查等方面的问题,节约病人问诊时间的同时,医生可以使用该系统对患者以及处方等信息进行相关查询,更加快速便捷,节约了医生的时间.     

基于改进YOLOv5s的道路裂缝检测算法

为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global Attention Mechanism, GAM)引入主干特征提取网络,在降低注意力复杂度的同时获得丰富的跨维度特征,增强了裂缝的识别能力;采用空间金字塔软池化网络(Spatial Pyramid Softpool, SPSF),通过Softpool池化保留多维语义以减少信息弥散,提高了边界框回归的准确性;在颈部特征增强网络,运用空洞深度可分离卷积(Atrous DSC)进行下采样,通过扩大感受野加强深层和浅层信息的聚合能力,提高裂缝识别的泛化性。经过在自制道路裂缝数据集上的实验,相较于YOLOv5s,改进算法的mAP提高2.2%,有效提升了道路裂缝检测的准确性和对不同背景下裂缝识别的泛化能力。