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高九全 《中国新技术新产品精选》2014,(6)
本文主要讨论煤矿胶带运输控制系统,该系统是以嵌入式本安计算机为基础的控制系统,其型号为KJ161。相对于由通用PLC和隔爆外壳组成的煤矿胶带运输控制系统来说更加安全,操作起来更加快捷灵便,显示性能也更加先进。一方面该论文就如何采用KJ161系统来远程操控胶带输送机以及顺煤流是如何开启、停止做了详细介绍。另一方面针对如何安装、调试、操作和维修胶带输送机运输监控系统做了讲解。 相似文献
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合成了一系列带有含氮中性配体(1,10-邻菲咯啉(Phen)、2,2-联吡啶、咪唑、吡啶)以及阴离子配体(三氟甲烷磺酸、甲烷磺酸)的阳离子钴化合物,同时Co(Phen)2Cl2化合物也被合成出来作为参比物。通过元素分析以及红外光谱特征分析确定了所有化合物的结构,其中部分化合物的结构通过单晶X-射线晶体学分析得以进一步证实。在以倍半乙基铝为助催化剂的情况下,这些阳离子钴化合物被用于丁二烯聚合时表现出很好的催化活性。最后通过对丁二烯聚合行为的研究,分析了不同反应条件、不同配体的空间效应以及电子效应对其活性的影响。 相似文献
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准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策,从而提高自动驾驶的安全性,促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测,提出了一种交互式意图预测方法。首先,通过将隐马尔可夫模型(HMM)与高斯混合模型(GMM)相结合,在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型,用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后,考虑到交通场景复杂多变的特点,提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹,并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用,所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后,在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证,结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图,结合未来意图推理模型,能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为,由此可提高车辆驾驶的安全性。 相似文献
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文章以伊辛模型为例,首先利用王朗道蒙特卡罗算法构建了完备的数据集,相较于常用的Metropolis算法,避免了在相变点处的临界慢化效应和在低温下无法遍历到所有重要构型的不足。然后运用非监督机器学习方法进行研究:采用主成分分析法与K-means算法处理数据集,采用Calinski-Harabasz指标分析模型相变。最终得到伊辛模型的相变点,与传统方法结果一致。本文方法为使用机器学习研究统计物理中的相变现象提供了一种可行的解决途径。 相似文献
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Pierre Fuecx 《科学大观园》2014,(12):22-23
正多哈是一座不断给人惊喜的城市。从踏入多哈的科尼什大道开始便令人心醉神迷。科尼什大道是一条与法国蓝色海岸的盎格鲁滨海步行道相仿的海滨大道,全长8千米,沿海湾展开的科尼什大道两旁也种满了棕榈树,不同的是,走在科尼什大道上能感觉来到了22世纪,耸立 相似文献