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基于状态的维护(condition-based maintenance,CBM)方法可以有效降低设备故障率,但维护导致的设备停机会在一定程度上造成系统产量流失.为了减少CBM对生产系统的影响,提出了实时维护决策控制方法.首先,建立基于马尔可夫过程的数学模型描述系统动态变化.其次,通过计算永久性生产损失量化停机维护对产量的影响.最后,提出了一种控制算法以优化CBM决策.仿真试验结果表明,该模型能恰当描述伯努利生产线的动态变化,且CBM决策控制方法可以减少永久性生产损失、提高整体生产效率. 相似文献
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运动恢复与运动训练同等重要。运动恢复作为田径运动训练的一个有机组成部分,对于保证训练质量,有着不可忽视的作用。通过文献资料的整理,对运动性疲劳与恢复理论的一些理论问题进行了总结性分析和概括,认为现在运动恢复理论是教育、心理、社会等为一体的系统恢复新理论。而训练后的恢复应从生物、教育、心理、社会四个有机结合的整体去进行。 相似文献
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20世纪初产生的街头篮球,以其独特的魅力及运动形式迅速发展起来,在其发展过程中运动营销发挥了特殊的作用,实现了借助运动形式达到营销的目的. 相似文献
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关于Hodge积分与Hurwitz数的注记 总被引:2,自引:2,他引:0
邓嘉 《四川大学学报(自然科学版)》2010,47(2):235-240
作者介绍了Hurwitz数的定义及一些性质,利用virtual局部化方法推出了Hodge积分与Hurwitz数之间的一个联系并用这个联系证明了一个Hodge积分的恒等式 相似文献
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关于推广快乐体育教学的理性思考 总被引:2,自引:0,他引:2
在大学阶段实施快乐体育教学,促进大学生个性和谐发展,使大学生乐于进行体育学习,产生运动兴趣,增强对健康的理解,树立终身体育思想. 相似文献
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为了提高上肢手势动作的识别准确率,通过三阶巴特沃斯滤波器进行表面肌电信号(sEMG)去噪和时间滑动窗口合理分割sEMG信号预处理。特征提取使用了积分肌电值、均方根值和小波包变换系数,并提出了一种时域信号结合时频域信号的特征空间方法,包括了积分肌电结合小波包变换系数(IEME)和均方根值结合小波包变换系数(RMSME)。在特征空间构建基础上,提出了三种手势识别方法:支持向量机分类器(SVM)、人工鱼群算法优化支持向量机分类器(AFSA-SVM)和卷积神经网络(CNN)。实验共采集了10位受试者的8种上肢手势动作sEMG信号,并引用Nina Pro DB2公开数据集进行对比。实验结果表明,无论在实验采集数据和Nina Pro DB2公开数据集中特征空间IEME相对于RMSME都更具识别度,并且特征空间IEME在1D-CNN上识别平均准确率和平均训练用时均优于2D-CNN。在实验采集数据中1D-CNN识别平均准确率高达98.61%,相对于SVM和AFSA-SVM识别准确率提高了6.77%和10.61%,并且采用1D-CNN识别方法的平均训练时间为7.37s较SVM和AFSA-SVM减少了68.32s和221.53s,因此在手势sEMG信号识别分类中采用特征空间IEME和分类模型1D-CNN具有优势。 相似文献
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