多区感应加热式牵伸辊计算机控制在涤纶工业丝中的应用

基于现场总线技术的控制系统,在涤纶工业丝生产中综合运用了微处理器技术、网络技术、通信技术和自动控制技术,将微处理器置入现场自控设备,使设备具有数字计算和数字通信的能力,使单台牵伸辊都具有通过上位机设定不同速度、温度等工艺参数,从而可生产不同品种的涤纶工业丝。基于现场总线的控制技术为涤纶工业控制系统向分散化、网络化、智能化的发展提供了机遇。     

复杂网络局部特征分类

针对现有的图分类算法往往从网络全局出发、存在对大规模网络分类效果不好或计算开销过高等问题,提出了基于局部特征的复杂网络支持向量机分类(LF-SVM)算法.从网络局部拓扑结构出发,利用局部Ego-Net的特征对不同的复杂网络进行分类,使得对不同规模的网络都能较好地完成分类工作.实验结果表明:LF-SVM算法对于不同大类的网络及大类内部的不同子类网络,均能实现有效分类,分类速度明显快于现有的全局分类算法,且在部分指标上优于全局分类算法.     

旋挖机在跨越沪杭高速施工中的应用

根据杭浦高速公路临平互通主线沪杭分离式立交的施工经验,论述旋挖机的成桩施工工艺,提出如何在施工过程中对旋挖机进行质量监控。     

超重机的操作参数对纳米氧化锌粒径的影响

用超重机来研究转速、硝酸锌的浓度、气液比等操作参数对氧化锌粒径的影响。确定制备纳米氧化锌的工艺条件。利用超重力气液反应技术可以制备粒径为20-80nm的氧化锌粒子,此项研究了纳米氧化锌工业化生产奠定了基础。     

基于MSM7512B的单片机通信系统

介绍一种应用调制解调节器芯片MSM7512B构建单片机多机通信系统的硬,软件设计方案,该多机通信系统的通信软件根据OSI参考模型有关协议进行设计,包含物理层,数据链路层,应用层三部分。     

基于邻域空间模式的运动相关电位特征提取方法

为解决脑-机接口(BCI)研究中所采集的脑电图(EEG)信号数据分布复杂和训练样本不足的问题,文中提出了一种新的特征提取方法--邻域空间模式(NSP)算法,用于提取BCI想象肢体运动分类算法中使用的重要分类特征--运动相关电位(MRPs).NSP算法不需要对样本的数据分布进行假设,主要利用样本的邻域关系和类别信息寻找最佳投影方向,使得映射后邻域内异类样本距离之和与同类样本距离之和的比值最大化.采用BCI竞赛2003和2001的其中两组数据进行实验,结果表明NSP算法能更有效地提取MRPs特征.     

基于人脸局部特征和SVM的表情识别

提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法．首先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机（SVM）设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机（SVM）表情分类器,确定表情图像的所属类别．对JAFFE人脸图像数据库进行仿真实验．结果表明,该方法要优于一般的基于整体特征的人脸表情识别方法．     

基于声信号的履带机器人地面分类试验研究

为了拓展地面识别方式及提升识别率,提出利用履带机器人行驶噪声进行地面类型识别.使用声压传感器采集履带机器人在行驶过程中与地面相互作用辐射的声音信号,对声音信号提取修正的梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其一阶差分（△MFCC）使用优化后的支持向量机（SVM）进行分类,并测试了该方法在多种背景噪声环境下的效果.结果表明,行驶噪声包含能够表征地面特点的信息.相比于幅域、频域和时频域特征,修正的MFCC+△MFCC特征具有明显优势.在校园环境中分类准确率达到了89.5%,当信噪比高于20 dB时,在多种背景噪声环境中分类准确率均达到80%左右.      

基于能量特征的左右手运动想象脑信号的识别方法

提出了一种基于能量特征的左右手运动想象识别方法,利用快速傅里叶变换分析特定脑电(μ波和β波)的频率分布,然后利用小波分解去噪,再利用小波包分析脑电能量,提取能量特征,最后基于支持向量机(SVM)进行左右手运动想象的识别。本文把能量作为特征的支持向量机(SVM)识别法分别与自适应自回归系数法(AAR)和相同步分析法进行比较。仿真结果表明:在相同样本数据情况下,能量特征作为特征向量的SVM识别准确率明显高于其他2种方法。     

基于最小二乘支持向量机的振动切削力软测量模型及其应用

为提高振动切削过程工件加工精度,利用最小二乘支持向量机建立振动切削力软测量模型;利用数控车床振动切削实验系统所采集数据作为最小二乘支持向量机的输入参数,振动切削力作为输出参数进行仿真分析。研究结果表明:该振动切削力软测量模型具有较高的建模精度和较强的泛化能力;对振动切削力进行软测量后,加工工件表面粗糙度平均误差可降低50%以上,圆度平均误差可降低70%以上。