1037450式時(shí)柵角編碼器反射電極結(jié)構(gòu)

1037450式時(shí)柵角編碼器反射電極結(jié)構(gòu)DFS60E-BECK01000健康狀態(tài)評(píng)估模型。該模型通過(guò)學(xué)習(xí)健康狀態(tài)下軸承振動(dòng)信號(hào)頻譜在特征空間中的高維潛在概率分布,實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承運(yùn)行健康狀態(tài)的定量評(píng)估。首先,對(duì)基于VAE的健康狀態(tài)評(píng)估模型進(jìn)行理論闡述;其次,建立基于變分證據(jù)下界的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo);后,通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明:變分自編碼器在處理軸承運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方面具有良好的準(zhǔn)確度,對(duì)異常狀態(tài)更為敏感;無(wú)需人為提取特征和復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置,不需對(duì)特定的系統(tǒng)進(jìn)行針對(duì)性的參數(shù)設(shè)置和調(diào)校;在小容量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上仍具備良好的魯棒性,在工程應(yīng)用上具有一定的推廣價(jià)值針對(duì)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)高維且不均衡的問(wèn)題,提出基于欠采樣和對(duì)抗自編碼器的入侵檢測(cè)算法。首先,采用改進(jìn)的EasyEnsemble欠采樣方法將多數(shù)類樣本多次采樣分成多個(gè)子樣本,訓(xùn)練多個(gè)子分類器,終得到強(qiáng)分類器來(lái)處理數(shù)據(jù)不均衡問(wèn)題,然后利用對(duì)抗自編碼器對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,后用隨機(jī)森林算法對(duì)處理后的新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,來(lái)檢測(cè)出高維且不平衡數(shù)據(jù)中的惡意攻擊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法相對(duì)于傳統(tǒng)算法表現(xiàn)出較優(yōu)的性能,能夠有效地提高入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確性,降并條機(jī)自調(diào)勻整檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)棉條厚度變化量的檢測(cè)方面,存在須提高其檢測(cè)、改善檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性及避免干擾等問(wèn)題,基于并條機(jī)自調(diào)勻整檢測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀,分析其結(jié)構(gòu)和原理,設(shè)計(jì)出以旋轉(zhuǎn)編碼器為核心、基于ARM LM3S9B92控制器的數(shù)字化自調(diào)勻整位移傳感器;詳細(xì)闡述數(shù)字化自調(diào)勻整位移檢測(cè)信號(hào)的優(yōu)化處理和脈沖計(jì)數(shù)優(yōu)化方案,并編制主要程序。指出:數(shù)字化自調(diào)勻整位移傳感器對(duì)棉條厚度檢測(cè)的小分辨率為0.5μm,檢測(cè)精度高;齒輪和齒條實(shí)時(shí)無(wú)間隙配合,重復(fù)精度保持在±1個(gè)脈沖內(nèi),運(yùn)行穩(wěn)定性好,抗干擾性強(qiáng);提高了現(xiàn)有并條機(jī)自調(diào)勻整系統(tǒng)的性能,性價(jià)比高。 穴播器在出廠或維修后的排種性能,設(shè)計(jì)了一種基于光電傳感器的排種性能檢測(cè)裝置。本設(shè)計(jì)采用光電傳感器和旋轉(zhuǎn)編碼器相結(jié)合,完成穴播器的排種性能檢測(cè)。通過(guò)旋轉(zhuǎn)編碼器對(duì)排種次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),光電傳感器對(duì)實(shí)際排種個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),傳感器檢測(cè)到的信號(hào)終輸出到單片機(jī)進(jìn)行處理,再將結(jié)果顯示在顯示器上以實(shí)現(xiàn)排種性能的自動(dòng)檢測(cè)。將試驗(yàn)測(cè)得排種率與人工統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,誤差在±3%以內(nèi),表明基于光電傳感器的排種性能檢測(cè)裝置與人工統(tǒng)計(jì)的試驗(yàn)結(jié)果基本一致,且效率遠(yuǎn)高于人工,說(shuō)明該裝置能有效地對(duì)穴播器的排種性能進(jìn)行檢測(cè)。存在低信噪比和有限的空間分辨率等特點(diǎn),為此提出一種應(yīng)用預(yù)訓(xùn)練編碼器的深度卷積U-Net自動(dòng)腫瘤分割方法。方法模型的編碼器部分用Image Net上預(yù)訓(xùn)練的VGG19編碼器代替;引入基于Jaccard距離的損失函數(shù)滿足對(duì)樣本重新加權(quán)的需要;引入了Drop Block取代傳統(tǒng)的正則化方法,有效避免過(guò)擬合。結(jié)果PET數(shù)據(jù)庫(kù)共包含1 309幅圖像,專業(yè)的放射科醫(yī)師提供了腫瘤的掩模、腫瘤的輪廓和高斯平滑后的輪廓作為模型的金標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法對(duì)PET圖像中的腫。后,給出基于分割結(jié)果的3維可視化,與金標(biāo)準(zhǔn)的3維可視化相對(duì)比,本文方法分割結(jié)果可以達(dá)到金標(biāo)準(zhǔn)的88. 5%,這使得在PET圖像中準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別和連續(xù)測(cè)量腫瘤體積成為可能。結(jié)論本文提出的腫瘤分割方法有助于實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、穩(wěn)定、快速的腫瘤分割。

體步態(tài)識(shí)別,從步態(tài)數(shù)據(jù)采集儀器、常見(jiàn)步態(tài)數(shù)據(jù)集、步態(tài)參數(shù)提取和步態(tài)識(shí)別方法 4個(gè)方面分別展開(kāi)綜述。首先,介紹常用的步態(tài)數(shù)據(jù)采集儀器的優(yōu)缺點(diǎn)、可靠性和應(yīng)用場(chǎng)景;其次,從建立機(jī)構(gòu)、樣本容量、采樣率、環(huán)境、儀器和變量6個(gè)方面對(duì)常用的步態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比分析;然后,將現(xiàn)有步態(tài)參數(shù)提取方法分為基于模型的方法和基于非模型的方法進(jìn)行詳細(xì)闡述,進(jìn)而在步態(tài)識(shí)別算法方面分別從支持向量機(jī)、自編碼器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三方面進(jìn)行介紹,并對(duì)上述方法從身份識(shí)別和異常步態(tài)辨識(shí)兩個(gè)應(yīng)用方向分別展開(kāi)對(duì)比;后,結(jié)合實(shí)際應(yīng)用指出當(dāng)前研究存在的不足和未來(lái)的發(fā)展方向。  

1037450式時(shí)柵角編碼器反射電極結(jié)構(gòu)DFS60E-BECK01000有的入侵檢測(cè)方法在檢測(cè)準(zhǔn)確率和誤報(bào)率方面存在的不足,提出了一種多通道自編碼器深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法。該方法分為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)兩個(gè)階段:首先分別采用正常流量和攻擊流量訓(xùn)練兩個(gè)獨(dú)立的自編碼器,其重構(gòu)的兩個(gè)新特征向量與原始樣本共同組成多通道特征向量表示;然后利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)多通道特征向量表示進(jìn)行處理,學(xué)習(xí)通道之間可能的依賴關(guān)系,用于更好地區(qū)分正常流量和攻擊流量之間的差異。該方法將無(wú)監(jiān)督的多通道特征學(xué)習(xí)和有監(jiān)督的跨通道特征依賴學(xué)習(xí)有機(jī)地結(jié)合起來(lái),用于訓(xùn)練靈活有效的入侵檢測(cè)模型,達(dá)到提高模型檢測(cè)準(zhǔn)確率的目的。同時(shí),為了優(yōu)化CNN的超參數(shù)并提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)通道間依賴關(guān)系的辨識(shí)效果,利用遺傳算法自動(dòng)尋找CNN模型的撲集合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集中獲得了良好的結(jié)果.線磨損檢測(cè)是保證軌道交通安全運(yùn)行的重要工作。為實(shí)現(xiàn)接觸線磨損實(shí)時(shí)在線檢測(cè),采用激光輪廓測(cè)量?jī)x掃描獲取兩根接觸線的輪廓數(shù)據(jù),同時(shí)由搭載在檢測(cè)車上的光電旋轉(zhuǎn)編碼器獲取與各幀輪廓數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的掃描位置數(shù)據(jù)。由計(jì)算機(jī)對(duì)獲取的各幀輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,設(shè)置感興趣區(qū)域?qū)ψ笥医佑|線輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,提取接觸線磨損面點(diǎn)云數(shù)據(jù),測(cè)量出接觸線的磨損寬度。每次測(cè)量結(jié)束后,同步記錄測(cè)量位置數(shù)據(jù)和該位置處的測(cè)量結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以對(duì)接觸線的磨損寬度有效地進(jìn)行實(shí)時(shí)在線檢測(cè).