测量不确定度评价方法在大型工件现场加工中的应用

在数字测量过程中,对大型工件往往需要转站测量.转站测量过程中的各种误差都将直接影响最终的测量结果,这就需要对测量结果进行评估.结合激光跟踪仪现场测量工作,提出了一种大型工件转站测量的不确定度评定方法.     

基于多信号特征和D-S证据理论融合的下肢运动模式识别

针对下肢运动模式识别中出现的单一信号特征识别方法不能准确、可靠地识别出下肢的运动模式,以及多信号特征识别方法所带来的维数灾难问题。提出一种利用神经网络特征级融合多信号特征以及D-S证据理论对预识别结果进行决策级融合的下肢运动模式识别方法。对采集到的下肢表面肌电信号以及髋关节信号进行特征提取,对两种来自不同信号源的特征向量分别建立各自的神经网络,利用神经网络的特征级融合属性得出不同信号源特征对下肢动作的预识别结果。最后利用D-S证据理论融合来自不同信号源特征对待识别动作的概率信度,以实现决策级融合的目的。通过文中方法对五种下肢常见动作的识别效果进行了验证。实验结果表明,文章方法相比于单一信号源特征的识别方法具有更高的可靠性和正确率。