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1982年 | 3篇 |
1981年 | 6篇 |
1980年 | 1篇 |
1979年 | 1篇 |
排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 140 毫秒
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针对井下有轨运输机车存在人工控制繁琐,运输效率、安全性和自动化水平较低的问题,借助PLC控制技术、RFID射频识别技术、变频调速技术、无线通信技术等设计了一套有轨运输机车自动化控制系统。根据设计的系统总体架构,介绍了各部分功能,重点确定了硬件和软件方案。通过系统的投入使用,实现了运输机车的数字化和自动化,具有一定的应用参考价值。 相似文献
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孟庆博 《计算机光盘软件与应用》2015,(1)
现阶段国内最先进的一个查询搜索技术就是互联网视听节目监管系统,该系统具有将各类媒体信息进行综合分析的功能,所以必须要具备适用于多种形式的模态信息分析工作,它能够将各种格式以及形式的信息监听形式综合为一体有利于多互联网上的音频网站以及数据资料进行自动识别与分类,通过这些手段来实现网络管理的智能化,提高公共网络健康安全的全民监督,以提高对公共信息网络的管理效率,提供合理、有效的技术手段。 相似文献
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目前,基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂,初始化必须依赖各因素极值,基点数量提取冗余等原因,未能在应用中取得很好效果。为此,结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想,提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后,利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法,基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型,再通过新定义的λ-背景基,优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强,预测能力准确率高,同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。 相似文献
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《煤矿开采》2020,(2)
综采工作面煤层走向复杂,采用“一刀切”的开采方法会加速滚轮截齿的磨损,同时开采效率也大幅降低,对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位,同时与Faster R-CNN,SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%,检测速度达到了63 frame/s,与Faster R-CNN,SSD相比精度高出7.7%,4.7%,而检测速度高出763%,40%;在矿井测量坐标系中YOLOv2标定的煤层边界框角点的计算坐标与实测坐标相比相对误差在3.0%~4.5%之间,相对误差较小,不会对采煤效率产生影响。研究结果表明,YOLOv2可以对煤岩进行准确快速的识别。 相似文献
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基于DTW改进算法的孤立词识别系统的仿真与分析 总被引:5,自引:0,他引:5
传统的DTW算法在进行孤立词语音识别时着重于时间规整和语音测度的计算,而没有对数据的可靠性和有效性进行分析。本文提出了一种改进的端点检测算法,并采用一种改进的DTW算法,在计算机上进行了仿真。实验结果表明采用改进后的DTW算法有效的降低了识别时间和存储数据量,提高了系统性能。 相似文献
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