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基于PSO_LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用_杨钊

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机（LSSVM）和粒子群优化（PSO）相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。

  • 2021-04-20
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导弹舱段气浮式柔顺自动装配研究

随着航空航天技术的发展，对相关产品的智能制造、装配能力需求越来越高。然而我国在这一领域的发展还比较薄弱，航空、航天及武器系统制造技术的自动化程度还比较低，迫切需要发展相关领域的智能制造、装配技术。本文针对导弹总装中舱段对接装配环节，开展了导弹舱段自动化柔顺装配方法研究。该方法能够有效实现柔性自动化装配，通过在导弹装配过程中应用气体润滑技术及多传感器融合测量技术，实现导弹对接装配过程的自动化和柔顺化程度，并提高装配精度。

  • 2021-07-01
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一种基于POI大数据的城市核心区识别方法_康翔

城市核心区在城市功能的发挥中扮演着重要的角色,多核心式城市结构已成为一种重要的城市空间模式,但目前对于城市核心区识别研究却较为缺乏,快速而准确地提取城市核心区对于管理者进行精细的管理与规划有重要意义。研究提出一种基于兴趣点大数据（Point of Interest,POI）的城市核心区识别方法,结果发现应用该方法成功识别了案例城市的核心区,提供了其空间范围,对于城市核心区结构也有很好的探测效果。另外,通过相关检验证明了识别结果的合理性与可靠性。与传统研究不同的是,该方法可以提取城市核心区范围,并且方法简洁。研究结果表明:这种基于POI大数据的城市核心区识别方法能准确定位城市核心区位置,为日后城市规划与城市精细管理提供有价值的空间位置参考信息。

  • 2021-06-23
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基于深度学习和物联网技术的智慧污水管控系统

在智慧城市建设中,水资源的智慧化管理是其不可或缺的一环,智慧水务对促进城市的长期健康发展意义重大。以青岛市某精细化工厂为例,将人工智能技术与物联网技术相结合并运用于该化工厂智慧污水管控系统中,通过一系列传感器采集动态数据,实现对水质质量的实时监测。该智慧污水管控系统应用深度学习中的长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络对设备故障进行预测,设计并实现了基于强化学习和专家系统的智能运行模块对该污水处理装置进行管理。初步实验结果表明:该系统可以实现对小型化、分布式的智慧污水管控系统的智能运行和预测性维护,具有可行性且运行稳定。

  • 2021-04-25
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基于时空检测数据智能分析的钢轨伤损检出与识判研究

基于时空检测数据智能分析的钢轨伤损检出与识判研究

  • 2022-05-12
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大数据背景下管理会计研究知识图谱分析——基于CNKI（2013-2020年）数据

本文运用citespace软件，对中国知网（cNKI）中的2098条大数据背景下管理会计研究的文献进行了分析，构建了文献作者、研究机构以及关键词分布的知识图谱。研究表明：部分企业，尤其是中小型企业在管理会计中对大数据的运用认知还处于较低的层面，对于大数据的理解也不全面；大数据下管理会计研究学者分布较为松散，基于该研究编写的文献达5篇以上的学者仅有3人；从发表机构看，哈尔滨商业大学、重庆理工大学、安徽财经大学的研究成果最多，有些机构则还没有开始这方面的研究；大数据背景下的管理会计研究已经是研究热点，基金项目众多，高质量的成果也较多。

  • 2021-06-22
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网络数字化侵害量表中文版在大学生群体中的信效度

采用网络数字化侵害量表中文版、焦虑自评量表和情感量表，对从四川省 4 所高校中整群抽取的 2 307 名 大学生进行调查，3 周后再从中抽取 86 名同学进行重测。使用 SPSS 23.0 与 Mplus 8.0 软件对数据进行探索性 和验证性因素分析。结果显示：DVS 中文版本 1 1 道题目得分在高分组和低分组间存在显著性差异（t 值为 -1 0.02 ～-88.1 3，均 P 值 ＜0.001 ），题总相关 r 介于 0.435 ～0.61 5 之间（P ＜0.01 ）；基于碎石图和平行分析法 交叉验证保留 3 个因子：私人信息泄露、网络账户困扰以及网络内容侵害，可解释 DVS 中文版所有题项 51 .56％ 的变异，各条目的因素负荷介于 0.350 ～0.71 4 之间；验证性因素分析表明 DVS 中文版 3 因素模型较好地拟合数 据（CFI ＝0.908，TLI ＝0.877，RMSEA ＝0.063，RMSEA 90％的 CI 为 0.055 ～0.071 ，SRMR ＝0.048，因素负荷介于 0.353 ～0.71 1 之间）；DVS 中文版与 SAS、AS 分别正相关（rSAS ＝0.259、rAS ＝0.26，均 P 值 ＜0.01 ）；DVS 中文版总 量表的 Cronbach’s α系数为 0.738，各维度的 Cronbach’s α系数在 0.535 ～0.661 之间，重测信度为 0.670。

  • 2021-06-17
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基于LabVIEW的音频信号发生器的虚拟仪器设计

随着计算机与微电子技术的发展，出现了虚拟仪器。它以软件为核心，把计算机技术和仪器技术完美结合起来，充分应运飞速发展的计算机技术来实现和增强传统仪器的功能。虚拟仪器开创了仪器使用者可以成为设计者的新时代，代表了仪器发展的方向，它已成为21世纪测试技术和仪器技术发展的主要方向。本设计正是顺应仪器发展的趋势，利用图形化编程软件LabVIEW来实现虚拟音频信号发生器，真正做到“软件即硬件"。在硬件上还提出以PC声卡代替品贵商用数据采集卡，大大降低了生产成本，实现了基于LabVIEW的常用周期信号的单通道和双通道模拟输出，使设计具有广阔的开发价值和应用前景。论文在简要介绍了虚拟仪器概念、研究现状、发展趋势以及编程软件LabVIEW特点的基础上，概述了音频信号发生器的基本原理，

  • 2021-04-23
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