橡胶干搅机在营根机械厂问世

橡胶干搅机在营根机械厂问世一种干胶干燥后处理设备─橡胶干搅机最近在海南农垦营根机械厂研制成功，从而使困扰胶厂多年的夹生、杂质及质量不稳诸难题均可迎刃而解。干搅机在国外已广泛使用，我国橡胶要出口到美国市场，也须经过干搅处理。海南农垦营根机械厂研制的干搅...     

基于PC机与单片机分布式温度采集系统的设计

针对当前远距离多线路之间的干扰,以及多传感器之间的温度检测线在布局中所遇到的问题,对分布式温采系统进行研究以及针对分布式温度采集系统的可靠性、运行稳定性以及系统安全性进行重点探讨。本次系统设计数字式温度传感器结合PC机与单片机的串口,使温采系统能够进行远距离数据传输与通信,同时本系统还能够对256路温度信号进行采集。     

RBM学习方法对比

随着深度学习在模型、算法与理论上的突破性进展,以玻尔兹曼机为基础的各类深度模型近年来在目标识别与自然语言处理等诸多领域得到广泛应用。概述了玻尔兹曼机的相关概念,分析了受限玻尔兹曼机模型所具有的优势。对RBM中的学习方法进行了详细的描述,对应用最为广泛的受限玻尔兹曼机的几种典型学习算法进行了对比,并指出学习算法的研究在未来仍将是深度学习中的一项核心问题。     

基于多特征融合和SVM分类器的植物病虫害检测方法

针对农业领域植物病虫害检测问题,提出一种基于高清视频图像融合特征的支持向量机(SVM)的检测方法,实现农业生产中植物病虫害的快速检测。对每幅植物叶片图像的颜色、HSV、纹理和方向梯度直方图四种特征采用基于特征包的多特征融合方法,形成特征向量,并利用SVM分类器进行训练分类。对单特征与融合特征的SVM分类器性能进行试验比较,所提出的方法具有较高的准确率。     

基于特征融合的核量化图像分类方法

局部特征和全局特征是图像的两种重要的特征描述,在图像分类时起着至关重要的作用。据此提出一种通过融合全局与局部特征核量化图像分类方法。首先,分析全局特征及局部特征各自优缺点,并对图像进行特征提取;其次,通过核方法将特征映射到适当的高维空间中,来进行码书的获取与量化,并进行特征的融合以更好地对图像进行描述;最后,采用基于直方图交叉核的支持向量机对获取的量化特征进行分类。通过实验证明了所提出的方法的可行性。     

离散小波变换Haar-LL的行人检测研究

提出一种基于二维离散Haar小波变换的局部二值模式(LBP)与局部梯度模式(LGP)的特征融合方法。对图像进行二维离散Haar小波变换,得到4个不同频率的子图像,对低频部分子图像提取LBP特征,对3个高频部分子图像提取LGP特征,将3个LGP特征并接融合后与LBP特征串接融合进行行人检测。在Matlab环境下利用支持向量机(SVM)对INRIA数据集进行5组实验,分别将该方法与梯度方向直方图(HOG)、金字塔梯度方向直方图(PHOG)、LBP、LGP进行检测率、检测时间、光照鲁棒性以及噪声鲁棒性对比。综合各项实验数据表明,该方法在光照鲁棒性以及噪声鲁棒性方面都能取得更好的效果。     

装船机信号电缆的改造

我公司水泥装船系统是由4个2万t的水泥库引出设备、多条皮带机和1台1000t/h输送量装船机组成。在装船时,根据船方提供的各仓每次配载量,装船机需要经常移动,改变下料点,使船保持水平。装船机通过3个力矩电动机带动3个电缆卷盘与地面设备相连,2个为动力电源输入,电缆为3×150mm2     

滤过水分与滤碱机轧辊的作用

为降低滤过水分,以求在滤过水分上有所突破,使滤碱机的性能有所提高。本文就滤碱机轧辊对水分的影响进行探讨,使滤碱机轧辊真正为降低水分起到作用。     

TL-SVM:一种迁移学习新算法

迁移学习旨在利用大量已标签源域数据解决相关但不相同的目标域问题. 当与某领域相关的新领域出现时, 若重新标注新领域, 则样本代价昂贵, 丢弃所有旧领域数据又十分浪费. 对此, 基于SVM算法提出一种新颖的迁移学习算法—–TL-SVM, 通过使用目标域少量已标签数据和大量相关领域的旧数据来为目标域构建一个高质量的分类模型, 该方法既继承了基于经验风险最小化最大间隔SVM的优点, 又弥补了传统SVM不能进行知识迁移的缺陷. 实验结果验证了该算法的有效性.     

动态贝叶斯最小二乘支持向量机

为了对涡扇发动机的运行参数变化进行实时高精度预测,提出一种基于动态贝叶斯最小二乘支持向量机(LS-SVM)的时间序列预测算法。该算法将贝叶斯证据框架理论用于推断LS-SVM的初始模型参数;然后,利用样本增减迭代学习算法实现LS-SVM的参数动态调整。对某型涡扇发动机的摩擦力矩时间序列进行动态预测,并与动态LS-SVM模型的预测结果进行比较。结果显示,动态贝叶斯LS-SVM具有较好的预测精度。