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直管科里奥利质量流量计理论设计及灵敏度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了给定条件下直管型科里奥利质量流量计的力学模型 ,给出了灵敏度系数的计算方法 ,用以指导传感系统的设计及后续电路的处理 ,所得结果得到了具体计算的验证 . 相似文献
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手指静脉图像质量的高低直接影响手指静脉的识别效率。针对单个近红外LED的光照均匀度相对较差,如何利用多个近红外LED构造一个高质量的光源进行了研究。讨论了矩形阵列光源的结构、空间、形状等参数对静脉图像影响,利用斯派罗法则对各种参数极值找出最优解,再结合手指个体的差异和指型特性,设计照度面为25mm×25mm矩形光源阵列。通过对比实验,利用最优参数设计的阵列光源,能够采集到高质量的手指静脉图像,为手指静脉采集设备光源设计提供参考,同时为后续的手指静脉图像的识别打下基础。 相似文献
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针对油浸式变压器数据样本标记困难,有标签样本数据量较少,传统故障诊断方法精度低的问题,提出了基于GBDT与K means增益聚类的少标签下油浸式变压器双层故障诊断模型。首先,采用SAE对表征变压器状态的高维特征气体进行降维,去除冗余信息,得到包含变压器运行状态的低维特征向量作为后续分类器的输入;其次,构建双层故障诊断模型;针对无标签样本,引入GBDT方法作为所提模型首层,获取无标签样本的伪标签;为进一步提高诊断精度,提出基于无标记样本伪标签的K means聚类增益,作为新的特征向量,输入末层模型K means用以实现二次诊断的目的。实验分析表明,在少标签状态下,所提的方法可有效提升变压器故障诊断精度,相较于传统方法,在诊断精度上至少提升了6%。为少标签下的油浸式变压器故障诊断提供了新的思路。 相似文献
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目的 针对传统检测算法在工件表面缺陷检测上的局限性,以及检测精度不高、准确率较低、检测过程繁琐等问题,提出了一种基于改进RCNN的金属材料工件表面缺陷检测算法。方法 图像预处理过程中,运用了图像缺陷定位标注与图像数据的增强处理的方法。模型训练时为了避免某些分类数据不足,防止因数据集过小导致系统测试模型出现过拟合现象,使用了对原图像进行数据扩增处理。检测网络模型设计时,采用非极大值抑制算法对缺陷图像进行候选区域筛选,构建了区域建议网络,实现网络多层特征的复用和融合,在减少候选区域冗余的基础上提高系统的检测精度。引入多级ROI池化层结构设计算法,消除ROI池化取整而产生的系统偏差,实现高效并准确检测零件表面缺陷的目的。基于ROI-Align算法的原图位置坐标改进,利用双线性插值法获得原图的位置坐标,克服了基于最近邻插值法的ROI-Pooling设计算法带来的像素位置偏移和检测不匹配(misalignment)的问题。结果 设计的检测方法在测试集上,金属材料工件表面目标缺陷检测速度达22 帧/s,准确率达97.36%,召回率达 95.62%。结论 与传统的工件表面检测方法相比,改进的FasterRCNN方法对目标识别与定位处理具有较快的速度与较高的准确度,能在复杂场景条件下,提升工件表面缺陷的检测性能。 相似文献
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针对高校目前IT人才教育教学的问题和现状,分析在我国高校开展教学众包模式进行IT人才培养的必要性和可行性,阐释教学众包模式的内涵构成,详细介绍教学众包模式的实践应用过程并梳理关键点,通过对应用效果的分析指出众包模式成为高校IT人才培养革新的可行之路。 相似文献
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建立了在给定条件下直管型科里奥利质量流量计的模型 ,给出了灵敏度系数的计算方法 ,用以指导传感系统的设计及后续电路的处理 ,所得结果得到了具体计算的验证。 相似文献
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新型冠状病毒肺炎疫情对全国造成了严重影响,社会经济生活受到了极大干扰。该文基于复杂网络理论建立了带有潜伏期的COVID-19流行病SEIR动力学模型,通过设定了3种不同病毒潜伏期情景,依据国家及部分地区疫情数据,针对不同情景对模型参数进行仿真分析,对3种情形下的疫情拐点进行了预测。结果表明,模型分析与疫情发展的真实表现基本吻合。最后提出了加强疫情防控的对策建议,对精准做好疫情防控具有较好的指导作用。 相似文献