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1.
中医按摩机器人是为解决老年人退行性疾病和慢性疾病,而研制的一款助老、扶老的机器人,它集成了视觉定位、力位控制、精密机构等多领域的前沿技术,是一套复杂的研究系统。由于按摩机器人涉及的领域较多,使得各个技术环节和繁杂任务间的配合成为产品能否达到预期设计要求的重要问题之一。本文采用工作流的方法分析和研究了中医按摩机器人在应用过程中的任务流程,表达了任务流程之间的联系和先后关系,建立优化过程模型,最终提高流程的效率并设计人机交互界面。 相似文献
2.
群签名使得群中任何一个成员均可以代表该群进行签名,而不会暴露签名者的身份.当争议发生时,签名者的身份可以通过群管理员公开.基于身份的签名与群签名有许多相似性,给出了一个由基于身份的签名转换而来的群签名,并给出了它在电子选举中的应用实例. 相似文献
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无线传感器网络在军事和民用领域得到广泛的应用。由于传感器节点的资源有限以及通信的开放性使得其安全性显得尤为重要。出于对能量消耗的考虑,目前的路由协议设计得比较简单,作者对路由的安全性能以及可能受到的攻击进行分析,并给出相应的防范对策。 相似文献
6.
本文提出了一种新型的电流反馈形运算放大器(CFOA),该电路所具有的电压补偿电路克服了以往基于CMOS的CFOA两个输入端静态务件下不平衡的缺点;NMOS与PMOS互补的输入结构提高了电路的信躁比.并采用0.6工艺参数(低阈值),在1.5V电源电压下利用HSPICE进行了仿真,获得了4.95mW的功耗,输入电阻为4.5k,相位裕度为53.5度以及与增益无关的带宽和极大的转换速率. 相似文献
7.
对定子线棒出水温度的最大温差进行预测,对于保障汽轮发电机的安全运行具有重要意义。但由于发电机运行过程中工况多变,温差时间序列变化模式复杂,因此趋势预测相对困难。本文使用长短时记忆(LSTM)神经网络对复杂的变化模式进行学习,并进一步融合了差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,用以弥补工况多变导致的训练不足的问题,从而对LSTM神经网络的预测结果进行修正。然后,在型号为QFSN-660-2-22的汽轮发电机运行数据上开展了实验,结果表明该方法预测效果优于单独的LSTM神经网络和ARIMA模型算法,并且可用于短期预警,准确率高于95%。 相似文献
8.
精准地预测光伏发电功率有利于保证电网的稳定运行。采集了江苏常熟某75 MW光伏电站和山西大同某100MW电站数据,利用相关系数法对影响光伏电站输出功率的因素进行分析。搭建了长短期记忆神经网络(LSTM)功率预测模型,对两个电站的输出功率进行预测。为验证LSTM模型和同一算法下不同电站的功率预测精度,使用循环神经网络(RNN)算法和前馈神经网络(BP)算法搭建预测模型,并与LSTM算法进行对比分析,通过模型评价指标平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)及决定系数R2,对三种模型之间的误差值进行比较,结果表明采用LSTM算法预测模型精度更高,且不同电站采用同一网络模型时,电站输出功率和气象数据的相关系数值越大,模型的功率预测值更加贴近实际值。 相似文献
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