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在现代化自动化控制系统中,用PLC控制变频器有多种通信方法。如采用RS-485通讯方式具有抗干扰能力强、传输速率高、传输距离远且造价低廉等优点。但PLC与变频器通信(RS-485)必须解决数据编码、求取校验和、成帧、发送数据、接收数据的奇偶校验、超时处理和出错重发等技术问题,一条简单的变频器操作指令,有时要编写数十条PLC梯形图指令才能实现,比较麻烦。下面介绍的方法能够有效的解决这个问题。 相似文献
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神经酰胺是皮肤角质层脂质的重要组成部分,对维护肌肤屏障功能稳态结构具有重要意义。神经酰胺能锁住肌肤水分,促进皮肤屏障自我修复及调控皮肤细胞,具有美白保湿、抗过敏及修护的作用。介绍了神经酰胺的结构及功能,证实了该神经酰胺复合物能够改善皮肤水分含量和经表皮水分流失。分别使用含3%和5%神经酰胺复合物的样品1 h后,皮肤即时水分含量显著增加,即时保湿效果可持续维持8 h。连续使用14 d后,皮肤水分含量增加率显著高于空白膏霜。使用后从第1天开始与基线相比角质层水分含量明显提高且经表皮水分流失明显降低,该效果在连续使用的28 d里持续存在。 相似文献
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基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割 总被引:8,自引:5,他引:8
基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果. 相似文献
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结合改进主动学习的SVD-CNN弹幕文本分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决传统卷积神经网络(CNN)模型使用池化层进行文本特征降维会损失较多文本语义信息的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)算法的卷积神经网络模型(SVD-CNN)。首先,采用改进的基于密度中心点采样的主动学习算法(DBC-AL)选择对分类模型贡献率较高的样本进行标注,以低标注代价获得高质量模型训练集;然后,结合SVD算法建立SVD-CNN弹幕文本分类模型,使用奇异值分解的方法代替传统CNN模型池化层进行特征提取和降维,并在此基础上完成弹幕文本分类任务;最后,使用改进的梯度下降算法(PSGD)对模型参数进行优化。为了验证改进算法的有效性,使用多种弹幕数据样本集,对提出的模型与常用的文本分类模型进行对比实验。实验结果表明,改进的算法能够更好地保留文本语义特征,保证训练过程的稳定性并提高了模型的收敛速度,在不同的弹幕文本上较传统算法具有更好的分类性能。 相似文献
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针对光学元件表面质量在线检测的特点,设计了基于数字全息的三维再现检测系统.该系统采用离轴光路,避开了被测元件的光轴,在数字全息再现过程中应用倾斜相差补偿技术去除了由于离轴检测引入的倾斜相位畸变.在检测过程中,利用围绕光轴旋转被测元件的方法来改变入射照明光方向矢量和相应的观察方向,实现了多照明矢量合成孔径技术的应用,扩展了系统的检测距离,提高了系统分辨率.同时,多照明角度下检测数据的叠加,还有效地抑制了检测过程中出现的散斑噪声对结果准确度的影响.通过对分辨率板、高精度玻璃反射镜的检测实验,验证了该系统在光学元件表面检测中的作用.当记录距离为40 cm时,其分辨率能够达到10 μm,满足光学元件表面检测的需要. 相似文献
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现有针对电化学储能在电网调峰领域的研究缺乏在不同负荷场景下不同控制策略的应用对比,使得削峰填谷控制策略的选择缺乏理论依据。本文结合已有相关研究和对储能系统特性的分析,首先在考虑电网负荷、电池功率、电池容量等约束条件下,建立了以削峰填谷效果为目标的储能系统优化模型;然后在现有典型控制策略的基础上,提出了电池储能参与电网削峰填谷的恒功率充放电控制策略和功率差控制策略;最后,以某地区实际负荷数据为例,结合电池储能装置自身充放电特性,通过仿真对比了2种控制策略的优缺点,验证了考虑实际约束条件的功率差控制策略具有更优的削峰填谷效果。 相似文献
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一种量化正交免疫克隆粒子群数值优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决粒子群算法收敛速度慢和早熟收敛等问题,根据生物免疫系统理论中的克隆选择学说,提出一种量化正交免疫克隆粒子群算法.给出正交子空间分割算法,并采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性.为避免个体邻域内最优解的丢失,提出一种自学习算子,并证明该算法的全局收敛性.实验中对标准测试函数进行20~1 000维的测试,分别与5种算法进行比较,并给出算法参数对计算复杂度的影响.结果表明,本文方法有效克服早熟收敛,并且在保持种群多样性的同时提高收敛速度. 相似文献
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相位恢复算法被广泛应用于去除同轴数字全息共轭像。其中,多采样距离相位恢复算法相比于基于单幅全息图的相位恢复算法,尤其是在两幅全息图的重建算法中,重建精度更高且收敛速度更快。针对采样距离和采样间隔对再现物光波前的精度的影响,通过记录不同采样距离的多幅数字全息图,进行相位恢复。通过分析比较再现相位像的标准化均方根误差,得到优化算法的最佳采样距离和采样间隔。结果表明,采样距离在130~160mm范围内时误差较小,采样距离为150mm、采样间隔为2mm时误差最小,仅0.0096。 相似文献