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[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
叶大鹏 刘震
通过分析切削过程刀具产生的振动信号的特点,引入自回归(AR)模型来表征刀具切削过程的工作状态;并利用隐Markov模型(HMM)对经AR模型处理后得到的特征向量(AR系数)和由FFT得到的特征向量(幅值谱)进行比较.结果表明:对于切削过程产生的振动信号采用AR模型得到的特征参数比由FFT得到的幅值谱更能有效地表征这一过程中刀具的工作状态.
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘成颖 吴昊 王立平 张智
为监测刀具的磨损状态,该文建立了一个基于声发射的刀具磨损状态监测系统。在刀具磨损状态监测实验中,采集加工过程中的声发射信号,提取方根幅值、绝对值均值、均方根、最大值作为反映刀具磨损的时域特征值。针对人工神经网络容易陷入局部极小值、结构难以确定、学习收敛速度慢等缺点,提出最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的刀具磨损状态识别方法。针对LS-SVM性能依赖于惩罚因子和核参数,利用粒子群优化(particle swarm optimizati
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张培培 王科盛 何倩鸿
针对制造类课程实验环节观摩多、分析少等问题,利用科研项目实验设施,设计了基于切屑监测刀具磨损状态的实验。此实验利用切屑与刀具磨损随时间变化的匹配关系,通过观测不停机获得的切屑形态变化来监测和预测需要停机获得的刀具磨损的状态,为加工制造中刀具的状态监测提供了新的思路。丰富了制造类课程实验内容,开阔了学生的思路,同时通过实验提高了学生的分析能力和观察能力。
关键词：
切屑监测 刀具磨损 实验设计
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
董伟航 胡勇 田广军 邱学海 郭晓磊
【目的】为解决木质家具生产过程中木工刀具磨损造成的加工质量下降和生产成本升高的问题,需要对生产过程中的木工刀具磨损状态进行精确监测。【方法】提出了一种基于离散小波变换与遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态监测方法。通过接入机床控制箱的功率传感器采集不同主轴转速、铣削深度和刀具磨损状态下的机床主轴功率信号,使用离散小波变换提取主轴功率信号的近似系数,将所提取的近似系数、主轴转速、铣削深度作为输入向量,刀具磨损作为输出向量,建立样本数据集,并将样本数据集输入BP神经网络中进行木工刀具磨损状态监测模型训练,同时使用遗传算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化,实现对不同铣削条件下的木工刀具磨损状态进行精确监测。【结果】离散小波变换所提取主轴信号的近似系数能明显反映木工刀具磨损状态变化;在使用相同的样本数据集与遗传算法参数时,使用遗传BP神经网络所建立的木工刀具磨损状态监测模型的准确度可以达到100%,优于使用遗传概率神经网络建立监测模型的准确度。【结论】即使在样本数据集选取不佳时,本研究提出的监测方法仍然能对不同铣削条件下的木工刀具磨损状态进行精准监测,可以用于木质家具实际生产,达到提高木质家具加工质量、降低生产成本的目的。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 于琳琳 杨镔
针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机(SVM)分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;再利用K-L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。试验结果表明:支持向量机分类方法对于小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种电气设备运行状态的分类,并能获得比神经网络方法更好的识别性能。不同的分类核函数的相互比较分析表明,Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
吴林涛 王文明
针对如何缓解跨模态行人重识别任务中行人模态之间的差异性问题，提出一种随机通道邻近数据增强方法RCNA和一种结合多维互信息的U型网络UMME。RCNA通过选取同类别的可见光图像和红外图像进行数据增强生成新的行人图像，既满足了真实数据分布，又融合了可见光图像的形状和结构信息以及红外图像的语义信息，缓解了可见光图像与红外图像之间的模态差异性。UMME通过互信息提取模块UMI提取同类别行人之间的互信息特征，再经过特征整合模块MSIF将互信息特征嵌入语义特征，增强了同类别行人之间语义特征的一致性。所提出的方法在数据集SYSU-MM01和RegDB上的Rank-1和mAP分别达到70.48%、68.34%和91.70%、88.42%，与现有研究方法相比，取得了优异的识别效果。
[期刊] 物流技术
[作者]
陈沿伊 黄璨
内河水运在综合交通运输系统中的作用越来越突出，但随着船舶流量的增大，船闸通过能力的饱和，恶劣气候的频发，内河发生大面积船舶滞留的情况越来越频繁。借鉴国内外学者关于道路交通拥堵识别方法的研究，结合内河船舶交通流特点，运用模糊数学理论，提出了基于不同类型船舶延误敏感性的内河船舶交通拥堵识别模型；在对长江中游地区的航运参与者进行相关调研的基础上，以荆江河段为例运用计算机仿真对拥堵识别模型进行了实验研究，分析不同条件下的船舶拥堵状态变化情况，结论显示船舶拥堵状态与禁航时间和船型比例均相关。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈翀 李楠 梁冰 王晨琳 徐曾旭林 郑婷婷
[目的/意义]基于成果特征标识学者的学术专长是学者画像的重要任务,对学者分类、评审专家遴选、发现小同行等应用具有重要价值。[方法/过程]首先分析揭示学术专长的因素,用层次分析法构造专长标签权重分配模型;采用TextRank和概念链接技术从中英文成果内容中识别主题术语,结合权重筛选出具有领域共识和专长概括性的词汇作为专长标签。选取获得人才称号的多个领域科研人员,从中文或英文代表成果中提取专长标签,以人才公示中的专长领域作为对照基准,通过人工打分和语义计算评测识别效果。[结果/结论]在被贴中文专长标签的学者中,71.9%的个体的专长描述被认为满意。在被贴英文专长标签的学者中,77.2%的个体的专长描述被认为满意。实验表明提出的学者学术专长识别方法具有合理性。主要创新在于:在中英文不同语种以及是否存在外部知识库的条件下,提出从文献内容中挖掘候选标签词的解决方案;结合计量因素,用多种成果特征筛选专长标签,并提出权重分配的方案;针对评价基准欠缺的问题,提出基于语义计算的方式补充答案,从而扩充评价手段。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
许杰 戚大伟
为提高林木生长状态测量的准确性，克服传统测量方法的不足，从视差处理的角度出发，根据不同时间点采集到的树木图像信息，通过采取特征点提取方法，判断出一段时间内树木生长状态的变化情况。试验过程中，将待采集图像的树木上标出红色的矩形信息点，并利用双摄像机针对标出的特征点进行采集，然后将２幅树木图像进行对比研究，分别计算出在一定时间间隔内树木上信息点空间信息，从而确定该段时间内信息点的位置变化。试验结果表明：针对标定的信息点，传统测量方法在高度和粗度上数值相近，与林木生长实际不符；而基于视觉技术的测量，其测量结果与林木的实际增长过程是一致的，能够很好地实现对树木的无损测量研究，判断出树木的生长状态变化情．．．
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
杜粤猛 史慧 高峰 邓红涛
针对目前养殖场中自动检测奶牛跛行效率低、准确率不高等问题，设计了一种基于姿态估计和膝关节角度特征向量的奶牛跛行识别方法。鉴于奶牛行为具有随机停留的特点，制作奶牛在不同远近视场尺度和观测角度等条件下奶牛姿态估计数据集。将Faster RCNN卷积神经网络模型引入到奶牛关键点检测中提高跛行识别的可靠性；以ResNet101网络作为特征提取网络，构建奶牛姿态估计网络，并采用超参数微调训练方法，对网络模型进行迁移训练。通过视频中的奶牛姿态信息和关键点坐标信息，计算出奶牛行走时膝关节的角度特征，并利用1-D Convolution分类模型实现奶牛的跛行识别。实验结果显示：以ResNet101网络模型为基础的奶牛姿态估计网络的PCK@0.1值可以达到0.925 0；使用1-D Convolution模型对奶牛行为分类识别的准确率为97.22%，与LSTM、Bi-LSTM、GRU模型相比，分别提高5.55、2.78、11.11百分点。以上结果表明，所提方法对自然环境下奶牛跛行有较好的检测效果，可用于奶牛智能化养殖并为养殖管理提供技术参考。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘曙云 关积珍 李元左
针对交通流流量、占有率和速度3个基本参数,提出一种基于高斯混合模型的道路交通状态特征辨识方法.利用Expectation-Maximization(EM)算法实现对混合模型的参数估计,结合Bayes方法和柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验进行混合模型的选择.应用北京市实际道路交通流参数数据对所提出的方法进行了验证分析,取得一些具有实际应用意义的特征指标,并就此方法应用中的一些问题进行了讨论.
[期刊] 林业科学研究
[作者]
张弓乔 惠刚盈
传统田间试验设计方法如顺序设计、拉丁方设计以及随机区组设计方法在很大程度上考虑了林分立地、土壤或肥力等方面的差异,但没有关注立地之上的"试验对象即林分"的状态差异,加上其有限的随机过程和缺失量化的目标函数等缺陷,从而谈不上是优化的试验设计,无法保证试验开始前处理间林分状态特征的一致性。本文提出了一种全新的森林经营田间试验优化设计方法——基于林分状态特征的完全随机优化设计,并将其应用于甘肃小陇山锐齿栎天然林的森林经营田间试验设计中。基于林分状态特征的完全随机优化设计得到小区排列方案,其处理间林分状态特征参数的差异均小于5%,优于传统田间试验设计方法,能确保试验林分状态的一致性。利用R语言实现该优...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
肖熙 徐晨
语音识别GMM-HMM (Gaussian mixture modelhidden Markov model)在使用最大似然状态序列(most likely state sequence,MLSS)准则得到观测量的最佳状态序列时,只考虑了具有语音帧最大似然值的状态信息,而忽略了其他次优状态对当前帧的影响,造成信息的丢失,从而降低了系统识别率。为更好地利用声学状态的似然值信息,该文提出了声学状态似然值得分模型和监督状态模型,并基于以上模型得到了状态似然聚类特征(state likelihood cluster feature,SLCF)、监督状态特征(supervised state feature,SSF)。这2种特征反映了MFCC (Mel frequency cepstrum coefficient)声学特征关于HMM状态的一种信息。实验表明,将SLCF、SSF分别与MFCC融合,新的特征可提高语音识别效果。融合了SLCF、SSF后,与GMMHMM只使用MFCC相比,孤立字识别系统的总错误率分别相对下降了6.10%、9.66%,连续语音识别系统的总错误率分别相对下降了2.53%、11.05%。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘飞 郑新奇 黄晴
城市群是城市地理学的重要研究领域,对城市群的实体空间进行界定识别是研究城市群的前提和基础。城市群作为众多城镇的集群,前人对城市群的空间识别主要是以城市为单元进行的,缺少对识别单元空间形态的考虑。城市群实体空间的形态具有自相似性,空间分形特征可作为自相似性的表征工具,通过对空间分形特征的分析、识别及提取,可以实现对空间对象基于形态的客观测度。本文借鉴单个城市其边界的相关识别方法,从不同尺度的空间最小可识别单元出发,测度城市群城镇空间形态的分形特征,并据此提出了城市群城镇的客观识别方法。该方法利用城镇的空间分
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