基于主成分分析的自动文本分类模型研究

提出了一种基于BP神经网络和主成分分析的文本分类模型。该模型利用主成分分析实现对特征矩阵的降维，通过大量的模拟实验逐步优化BP网络的各项参数。在20_newgroups数据集上的模拟实验表明，该模型具有较好的性能并能得到较高的分类精度。     

基于主成分分析的自动文本分类模型研究

提出了一种基于BP神经网络和主成分分析的文本分类模型。该模型利用主成分分析实现对特征矩阵的降维，通过大量的模拟实验逐步优化BP网络的各项参数。在20_newgroups数据集上的模拟实验表明，该模型具有较好的性能并能得到较高的分类精度。     

钢结构焊接裂纹的原因及防治措施

本文基于焊接产生裂纹的理论知识，通过实践经验，对钢结构裂纹产生的内外在原因进行了深入分析。     

浅谈小型水利工程管理

对小型水利工程管理的重要性、管理体制、管理原则和保障措施作了探讨。     

热风炉炉壳两种焊接方法的探讨

安钢建安公司承接的安钢热风炉炉壳制作安装，电渣焊和气电立焊室两种生产效率很高的焊接方法，通过电渣焊和气电立焊两种方法比较，最后确定采用气电立焊，提高了生产效率，保质、保量、按时完成了任务。     

一种新型变尺寸多移动机器人的运动协同方法（英文）

多移动机器人系统（MMRS）广泛用于制造业和仓储等工业场景的运输。在MMRS中,碰撞和死锁可能导致财产损失或系统停滞,因此运动协同十分重要。然而,在一些场景中,机器人尺寸在载货和未载货时是不同的,即机器人尺寸是变化的,这使得运动协同更具挑战性。基于区域控制的方法首先需要将环境划分为不相交区域,然后通过区域的分配静态或动态地进行运动协同。但是,这种基于区域控制的方法对于变尺寸机器人不够精确,降低系统效率。因此,提出一种基于粘连节点的运动协调方法,可基于路线图和机器人实时路径动态避免碰撞和死锁。粘连节点的动态特性使该方法不必对环境分区即可适用于各种场景。所提方法已应用于多个工业项目,本文基于一些制造业项目进行实验。理论分析和实验结果表明所提算法是有效和高效的。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

一种新的脑电特征提取方法研究

基于控制信号为皮层慢电位的脑机接口数据,本文提出了一种脑电模式识别的新方法.该算法将脑电数据的近似熵值、自相关系数和皮层慢电位组合成新的特征向量,并选取k-近邻法作为分类器进行模式识别.在公开测试集中,新算法能达到较高的识别率,同时表明近似熵和自相关系数可以作为新参量对脑电数据进行分析.