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1.
针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法。以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线。结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且更接近理想工艺曲线,达到卸糖液位和锤度所需的时间相对减少7.06%。基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制方法具有可行性,可为进一步实现工业煮糖自动控制提供理论参考。  相似文献   
2.
法律智能合约平台模型的研究与设计   总被引:1,自引:1,他引:0  
现有的智能合约技术本质上只是一段链上代码,而真正的智能合约应是法律合约的数字化,可以实现合约条款的自动执行。为此,介绍了法律智能合约的重要科技,包括法律考量、预言机、事件模型等基础设施,在分析相关机构工作的基础上提出了法律智能合约的5个标准开发步骤,通过对法律流程标准的研究提出了设计智能合约模版的方法。为解决智能合约模版上数据预处理的问题,还设计了基于预言机技术的安全多管道事件模型。基于上述理论和模型,可进一步实现法律智能合约的开发和自动化处理。  相似文献   
3.
针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型, 泛化能力较弱的问题, 提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法. 该算法使用多个癫痫患者的脑电数据, 先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征, 再对特征进行筛选, 训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型. 该算法不需为每个患者 建立单独的检测模型, 实现了仅使用一个检测模型即可对不同患者进行癫痫检测. 实验结果准确率为0.877 4, 敏感性为0.854 8, 特异性为0.9.  相似文献   
4.
针对支持向量机(support vector machines, SVM)检测异常用电用户精度受样本非均衡性和核函数选择影响的问题, 提出一种基于TLSmote-SVM(tomekLink-smote-SVM)的窃漏电诊断模型. 首先基于用电用户数据分布, 利用Smote方法扩充少数类样本, 同时采用Tomek-link剔除噪声; 然后对用户用电特征指标降维后优选SVM核函数; 最后将该算法应用于非均衡用户窃漏电诊断实验, 并与传统SVM和Smote-SVM进行对比, 实验结果表明, 该算法可显著提高窃漏电用户的检测精度.  相似文献   
5.
绝缘手套法是配网带电作业的主要作业方式,为获取穿戴绝缘手套的带电作业人员上肢肌肉的疲劳特性及其诱发的肌肉骨骼系统疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)的风险,开展了基于表面肌电信号(surface electromyogra-phy,sEMG)的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳评估研究.针对配网绝缘手套法的典型作业工况,搭建了绝缘手套法带电作业上肢的sEMG试验平台,采集受试者上肢(右手)各目标肌肉在是否穿戴绝缘手套下的sEMG信号;基于时域特征参数积分肌电值(integrated electromyography,IEMG)、均方根值(root mean square,RMS)及频域特征参数平均功率频率(mean power frequency,MPF)、中位频率(median frequency,MDF)对绝缘手套的上肢肌肉疲劳特征进行评估;基于支持向量机(support vector machine,SVM)构建了带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型.结果表明:穿戴绝缘手套作业时各目标肌肉更容易进入疲劳状态;穿戴绝缘手套作业时,作业人员上肢部位的肱桡肌、肱二头肌、肱三头肌、三角肌的疲劳程度依次递减,与仿真计算的分析结果一致;sEMG时域特征参数IEMG、RMS对作业人员上肢肌肉疲劳的表征效果要优于频域特征参数MPF和MDF;带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型总体平均准确率为86.56%,能有效识别上肢肱桡肌肌肉疲劳状态.  相似文献   
6.
为了精准、高效获得富水砂层渣土改良试验效果,以渗透系数、内摩擦角(改良前)、电阻率、泡沫剂浓度和膨润土浓度为输入变量,坍落度、渗透系数、内摩擦角(改良后)为输出变量,并基于24组富水砂层渣土改良数据,建立相关向量机(rel-evance vector machine,RVM)预测模型,将预测结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型进行对比分析.结果表明:RVM模型在预测坍落度、渗透系数和内摩擦角时的平均误差分别为0.73%、0.38%和2.24%,优于BP神经网络模型的1.76%、4.53%和3.60%;通过计算皮尔逊相关系数,可知RVM预测值与实测值对应坍落度、渗透系数、内摩擦角的相关系数r分别为0.9999、0.9993和0.9878,说明拟合程度极高.由此可见,RVM模型具有预测精度高、可靠性高的优点,为富水砂层渣土改良试验效果的预测提供一种新方法.  相似文献   
7.
采用水箱拉丝机进行较高速度拉拔模连续拉拔制备锌线材,发现拉拔产生的热量易使锌线材晶粒粗大,进而导致锌线材的脆性增大和抗拉强度降低,因此,拉拔模拉拔速度受到限制。辊模拉拔发热量小,变形量大,对拉拔油要求不高,适合替代拉拔模在较高速度下拉拔锌线材。现有辊模以单组逐道次拉拔为主,且体积较大不适合安装于水箱拉丝机内使用。通过简化辊模结构及孔形设计,以适合安装于水箱式拉丝机内替代拉拔模拉拔锌线材。试验表明,改进后的辊模组合,可替代拉拔模安装于水箱拉丝机拉拔锌线材,单组辊模变形量可达到拉拔模变形量的两倍,拉拔速度提高31%,能耗明显降低。采用低黏度油品替代拉拔乳化液,可减少污染物排放。  相似文献   
8.
高层建筑拔地而起,客观的恐高检测手段是高空作业行业规范化的关键一步.本文结合虚拟现实技术设计高空暴露实验,深入研究了恐高反应的大脑神经机制,提出使用脑功能网络检测恐高程度.通过对比不同恐高程度脑功能网络的基本拓扑特征,使用阈值化处理找出与恐高程度关系密切的脑区.根据脑区划分社团结构,构建恐高程度识别模型.结果表明:恐高程度越严重,脑功能网络越复杂.发现参与恐高反应的主要脑区包括额叶、中央区和枕叶.使用这些脑区划分社团结构,计算连接强度对恐高程度识别的准确率可达到(97.37±0.58)%.  相似文献   
9.
目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。  相似文献   
10.
为解决驾驶模拟系统视景显示中的显示画面粗糙及驾驶员视角固定等问题,采用3 Ds Max建立了垫江某汽车综合试验场三维高精度模型,并基于Unity 3D和HTC Vive搭建了虚拟现实显示系统,进行汽车试验场完整环境的渲染和VR显示.最后通过Labview RT和Carsim搭建了汽车动力学仿真平台,至此完成了基于VR的驾驶模拟系统构建的全部过程.仿真结果表明:基于虚拟现实试验场景所开发的驾驶模拟系统显示画面良好,且驾驶员具有较高的视场角及自由灵活的观察视角,有效提升了驾驶员沉浸感.  相似文献   
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