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711.
TMS320系列DSP在逆变焊机中的应用研究 总被引:3,自引:3,他引:0
研究设计了以TMS320F240为核心的IGBT逆变焊机控制系统.介绍了DSP最小系统、SCI、SPI电路,并且结合DSP输出的PWM波形,设计了专门的分频电路.说明了DSP开发环境和CCS的使用及DSP软件的开发.分析了COFF文件、命令文件、头文件的特点和系统软件的功能,采用模块化软件设计方法,实现了逆变焊机的数字化控制程序.试验结果显示系统电路工作可靠、控制容易,体现了数字化焊机的优越性. 相似文献
712.
状态机的稳定状态与稳定子集 总被引:2,自引:2,他引:0
主要研究了状态机的(可)稳定状态,稳定子集与可稳定状态子集关于状态机同态、覆盖及状态机的积的性质,并讨论了只有一个输入的状态机的(可)稳定状态,稳定子集与可稳定状态子集. 相似文献
713.
支持向量机Mercer核的若干性质 总被引:2,自引:0,他引:2
刘华富 《北京联合大学学报(自然科学版)》2005,19(1):45-46,50
目前支持向量机在模式分类中得到了很好的应用.对于线性不可分的样本空间,需要寻找核函数,将线性不可分的样本集映射到另一个高维线性空间.在理论上,怎样选择核函数,还是一个未解决的问题.因此研究支持向量机的核函数性质,对于寻找核函数有重要意义.为此,在研究支持向量机的基础上,给出了核函数的若干重要性质. 相似文献
714.
基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模 总被引:7,自引:1,他引:6
针对最小二乘向量机的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法.根据输入变量和样本点间欧氏距离的大小,去除回归模型中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大提高计算速度.同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立了青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现了青霉素浓度的在线预估.仿真结果表明,这一方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段. 相似文献
715.
吴景华 《长春工程学院学报(自然科学版)》2005,6(1):5-7
主要阐述了热机钻头的工作原理及工作环境 ,论述了碳化硅 (陶瓷 )替代硬质合金作为热机钻头摩擦材料的可行性以及陶瓷热机钻头的应用效果。 相似文献
716.
通过设计承载牛腿和均载梁将盾构机的集中载荷均布到400t液压全挂车上,经过施工组织,成功地进行了我国第一次的地铁盾构机整体运输. 相似文献
717.
基于小波基的SVM多气体融合 总被引:4,自引:0,他引:4
为了提高气体传感器在多气体环境下的检测灵敏度,基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数具备小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,提高了模型的精度和迭代的收敛速度,适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而能在提高支持向量机(SVM:Support Vector Machine)泛化能力的同时,提高辨识效果,减少计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对sin c函数的逼近.该小波核得到的绝对误差不超过0.004;在多气体分析中,比RBF(Radial Base Function)核所得的偏差小18.3%.这些表明SVM小波核具有更好的泛化能力. 相似文献
718.
眭聿文 《河北科技大学学报》2005,26(1):39-42,50
通过功率合成器将E类放大器的输出功率叠加起来,作为高效的大功率RF发射机的功率输出源;对E类放大器的工作特性和同相功率合成网络的隔离、合成特性进行了分析,在最佳工作条件下,导出了集电极电流、集电极 -发射极电压波形和负载网络参数;给出了千瓦级同相功率合成实用电路,为RF发射机的设计提供了参考依据。 相似文献
719.
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
720.
如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。 相似文献