简介：在考虑客户满意度和生产过程中不确定性因素前提下研究了混装线投产排序问题.以三角模糊数表示加工时间、六点模糊数表示完工时间,建立了基于交货期的客户满意度评价方法.并进一步以满意度为优化目标,结合模糊不确定因素,建立了混装线投产排序问题数学模型,并通过遗传算法进行求解.最后,通过数据实例分析了客户满意度与完工时间的相互影响,主要从三个角度对结果进行分析:(1)最小生产单元MPS(MinimumProductSet)内产品比例的均衡性对客户满意度和模糊完工时间的影响;(2)MPS内产品比例相同的条件下,模糊交货期区间权重比例对客户满意度的影响;(3)相同条件下,客户满意度和模糊完工时间分别作为优化目标时两者之间的差异.从而验证了该模型的有效性.

简介：雷达天线车自动调平系统是雷达的重要组成部分,对提高雷达的测量性能和机动能力起着决定性作用.高机动性车载雷达等设备要求实现快速架设与撤收.针对目前液压调平系统存在的缺点和车载设备快速调平的需求,我们设计了基于CANopen总线的大载荷车载自动调平系统,实现了总线式多轴控制,完成了电动缸支腿的结构设计、控制系统的软硬件设计以及调平策略的研究,并进行了实验测试.实验结果表明,该系统能实现快速自动调平,调平时间小于3min,调平精度优于0.05°.

简介：针对工业生产线上零部件上下盖自动合装的问题,搭建了一套基于手眼（eye-in-hand）系统的机器视觉装配实验平台.首先对视觉系统进行手眼标定,确定相机内外参数和手眼关系;然后利用视频处理方式获取进入视场内零部件的前景图像,获得其图像数据,并对数字图像进行相应的处理,即通过背景差分法获取前景图像,并进行连通域标记和区域轮廓提取来获得数字图像的特征信息;最后根据其特征用矩形拟合计算其质心坐标以及与机器人x方向偏转角度,使六轴机器人在合装零部件时能自动进行纠偏和补偿.实验结果表明,移动零部件的装配成功率为100%,能满足工业现场产品装配精度需求.

简介：采用自动顶空结合气相色谱-质谱仪（GC-MS）对家装市场产品中有机挥发性化合物（VOC）进行定性分析,收集常用常见的挥发性有机化合物（VOC）种类,建立完善的被测物体系,再对家装涂料产品分类,采用气相色谱法检测,以内标标准曲线法定量。37种目标化合物的相关系数在0.999以上;方法检测低限为0.0004%;平均回收率在89.9%~106.2%之间;相对标准偏差小于3%。

简介：本文总结了7211型分光光度计的维修体会及经验,介绍了7211型分光光度计在无图维修时的故障分析以及常见故障的排除.

简介：PEC-A2样品表面处理装置是岛津公司为EPM-8l0Q电子探针样品表面进行喷金处理装置,其主要包括抽真空系统和喷金电流控制系统,抽真空系统由机械泵和油扩散组成,真空度可达到6.7×103Patorr.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

简介：非系统极化码与系统极化码由Arikan教授提出,并且由于其表现出优异的性能而成为了当前的研究热点.本文主要介绍系统极化码与非系统极化码编码的研究现状.在硬件实现方面,分别介绍各种现有的设计方案并从资源消耗、并行度以及吞吐率等角度进行对比分析.接着通过Matlab仿真验证系统极化码与非系统极化码在SC译码、SCL译码以及BP译码中不同信噪比下带来的性能差异.最后,根据极化码编码的研究现状探讨了其未来的发展趋势并提出基于生成矩阵简化的研究方向.

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.

简介：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

简介：自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：本文简单介绍了电子电气产品中有毒有害物质的危害。主要介绍了RoHS指令中所限制的6种有毒有害物质的危害及检测，主要从不同分析仪器的使用方面对电子电气产品中有害物质的检测做了详细的阐述。

简介：软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

简介：研究了模拟酸雨淋溶过程中南方主要土壤锌释放量与缓冲机理。结果表明,土壤中存在两个缓冲体系,pH值高于3.0时,土壤以初级缓冲体系为主;pH值低于3.0,尤其是离子淋溶量高于或接近CEC值后,次级缓冲体系成为主要的质子缓冲源。淋溶液pH值的降低可加速Zn的释放,从而促进土壤中Zn的淋溶,但Zn的淋溶同时受到吸附、沉淀与转化过程及土壤初始条件的影响。

简介：在C-R2A数据处理机上,根据故障现象结合电路原理,用替换法查找故障,并进行元件代换。

简介：目的：对大花紫薇的化学成分及其药理作用的研究进展作一综述,提供有关大花紫薇叶研究的较全面的科学资料。方法：查阅国内外公开发表的文献23篇,对从大花紫薇叶中得到的化学成分及其药理作用进行论述。结果：大花紫薇叶主要含有鞣质类、三萜类、生物碱类、黄酮类等化学成分。且在降血糖、降脂、抗氧化以及抗真菌等方面有较好的药理作用。结论：本综述为进一步开发利用大花紫薇提供参考。

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.