简介：植物受到外界刺激后,内部会产生电信号并进行传递,引起一系列生理反应.实验测量了玉米在粘虫取食、剪伤以及烧伤刺激下电信号的变化,通过植物微弱电信号放大器、NIUSB6008数据采集卡、NIlabview等软件采集数据,采用OriginPro8.0及Image-Pro-Plus6.0软件进行分析处理,建立了三种刺激下的电信号变化模型图.结果表明,粘虫取食与其它刺激下的电信号变化波形图明显不同,这种特异波形变化模型图可以与农业远程监控系统相关联,为粘虫预警自动化管理提供参考.

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：为了检测医用体外碎石机焦点位置的声场特性，判断是否符合国家标准要求，特采用直接测量的方法，使用针式水听器在时间和空间域内进行逐层扫描，寻找焦点位置并测量焦点位置的声压强度；通过能量图直观显示焦点位置的能量分布，通过测量采集到焦点位置连续10次冲击波的声场强度、脉冲上升时间、脉冲宽度．这样所得到的医用体外碎石机焦点声场特性符合国家标准的要求．

简介：针对观缆车主轴系统难以拆卸的特点,将声发射检测技术应用于观缆车轴承的故障诊断中,提出一种经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)与近似熵相结合的观缆车轴承故障诊断方法.即利用观缆车试验台对滚动轴承无故障、内圈故障和滚动体故障进行模拟,采集其声发射信号.通过EMD方法将获取的声发射信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsicmodefunction,IMF)分量,然后利用能量和相关系数法选取IMF分量,最后对筛选的IMF分量进行近似熵计算.实验结果表明,该方法能够有效判断观缆车滚动轴承是否存在故障.

简介：当植物受到植食者为害后,能够迅速合成并释放出一些挥发性物质,进而吸引植食者天敌,达到控制虫害的目的.大量的研究表明,茉莉酸信号路径在调节植物释放挥发物的过程中发挥了重要作用.然而,最近的研究表明,外来入侵刺吸式昆虫如烟粉虱,能通过激活植物体内的水杨酸信号路径,同时还能抑制茉莉酸信号路径.那么,水杨酸信号路径是否在刺吸式昆虫诱导植物释放挥发物吸引天敌过程中发挥重要作用？我们分别以拟南芥和番茄作为模式植物,研究经烟粉虱取食为害后的野生型植株以及不同信号路径突变体植株对丽蚜小蜂的嗅觉行为反应.研究结果表明,烟粉虱为害120h后的野生型拟南芥或番茄植株均能够显著吸引丽蚜小蜂.当茉莉酸路径被抑制时,烟粉虱为害后的拟南芥（dde2-2）或番茄（def-1和spr-2）植株同样显著吸引丽蚜小蜂;但是当水杨酸路径被抑制后,烟粉虱为害后的拟南芥（NahG和npr-1）或番茄（NahG）植株则并未吸引丽蚜小蜂.植物激素分析结果表明,烟粉虱能够诱导拟南芥或番茄植株内源水杨酸含量显著增加,但内源茉莉酸的含量则并未变化.因此,我们认为水杨酸信号路径在调控烟粉虱诱导植物间接防御过程中发挥重要作用.

简介：设计了一种分布式光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入式处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布式光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.

简介：为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.

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.

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。