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网格模型上基于线性插值的自适应保特征去噪算法_岳少阳

网格去噪是改善扫描设备所得数据并为后续数字几何处理提供理想模型的重要步骤.针对近年来涌现出的各种网格去噪算法难以平衡好时间消耗和去噪结果之间的关系,提出一种高效的基于线性插值的框架性保特征去噪算法,将体现结构特征的充分磨光模型与包含综合信息的噪声模型进行联合分析,通过自适应的线性插值算法逐步从噪声模型中提取出特征信息加到光滑模型中,从而实现保持不同程度特征（从显著特征到微弱特征）的去噪结果.同时提出迭代去噪算法的迭代终止判别条件,可为不同迭代去噪算法提供自动且可靠的终止条件.大量在不同复杂度和不同噪声程度的模型上的实验结果表明,与现有的局部迭代算法相比,该算法取得更好的视觉效果和较低的均方角度误差值,能够保持不同程度的特征且具有较好的时间性能.

  • 2021-04-30
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基于Faster_R_CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法研究_徐岩

行人和车辆等异物侵入铁路周边限界内的情况严重威胁了行人自身安全及铁路行车安全。针对传统铁路异物检测算法识别精度不高、分类不明确和结果易受外界环境影响等缺点,提出了一种基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法,并对该模型做适应性改进以满足铁路异物检测的现实需要。提出将全连接层用全局平均池化层替代来减少参数量；通过增加锚点个数来提高对目标区域建议的精确性；引入迁移学习思想训练网络以解决铁路异物侵限数据匮乏问题。在铁路异物侵限视频数据集上进行测试表明,本算法对于人、车及部分动物的综合检测精确度达到了97.81%。

  • 2021-04-30
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数字化工厂智能制造案例分享

智能生产服务器和ERP服务器独立部署。通过ERP服务器获取基础档案数据、业务相关数据。并将生产执行数据回传给ERP服务器。

  • 2021-04-30
  • 阅读973
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基于SDN的智能入侵检测系统模型与算法_马琳

基于软件定义网络（SDN）的集中式管理、全局控制等优势,提出了一种智能的入侵检测系统架构模型。基于该模型,可以动态使用不同的机器学习算法对入侵的数据流进行检测,从而提升系统的检测性能。本文针对入侵数据流多特征、不平衡性等特点,提出了一种改进的随机森林算法,通过动态更新决策树的权重来提高分类的准确度。使用KDD CUP99数据集对改进的算法进行训练和测试,实验结果表明,改进的随机森林算法在检测精度、代价等指标上都得到了明显的提升,验证了新模型和新算法的有效性。

  • 2021-04-30
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5G智能物流仓储信息白皮书

5G 通信技术让智能物流仓储信息系统的运作更加高效稳定，基于5G的泛在智能、端-边-云网络架构让载体执行层面中的入库、拣选、分拣机器人等的使用更加高效和柔性，同时可实现执行层数据传输的去中心化，系统运作时执行层末端数据源基于5G的大带宽和低延时直接传递到MEC边缘侧，经计算处理后然后向下发出系统指令和作业指令，推动物流仓储环节从货物入库、拣选、盘点、分拣和发货等操作实现物流仓储环境全面数据化、可视化和智慧化。

  • 2021-04-30
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基于空间解析模型观测器的永磁同步电机直接转矩控制算法优化_钟再敏

针对永磁同步电机（PMSM）直接转矩控制（DTC）中磁链和转矩观测器误差较大引起的转矩脉动的问题,提出了一种基于空间解析模型的磁链和转矩观测器,并应用于基于空间矢量脉宽调制的直接转矩控制（SVPWM-DTC）中。通过有限元仿真获取磁链和转矩数值解,由该数值解推导了一种考虑电机空间谐波和磁饱和特性的磁链和转矩空间解析模型,构建了一种新型高精度的磁链和转矩观测器。仿真和试验对比表明,基于空间解析模型的观测器具有较高精度,能够有效抑制观测器误差导致的SVPWM-DTC转矩脉动。

  • 2021-04-30
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遗传退火算法的模型相似性计算方法_高雪瑶

为了检索最相似的CAD模型,本文结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提出了基于遗传退火算法的模型相似性度量方法。利用面的边数差异来计算源模型面与目标模型面之间的形状相似性。结合面的形状相似性和面的邻接关系来计算面的结构相似性。以面的形状相似性和结构相似性为基础,构造2个模型的整体相似度矩阵。利用遗传退火算法对该矩阵进行搜索,得到2个模型之间的最优面匹配序列。以最优面匹配序列为基础,计算2个模型的相似性。实验结果表明:相对于模拟退火算法,本文所提出方法使13.33%的模型的排序效果有所改善。该方法能够更准确地度量2个模型之间的差异。

  • 2021-04-30
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基于AdaBoost算法的炉芯温度预测模型_王坤

为了更好地检测炉缸工作状态的变化,运用AdaBoost集成算法建立了炉芯温度提前预测模型。通过提前预测炉芯温度,可以捕捉炉缸状态的变化趋势,便于操控者及时调整。收集了承钢4号高炉相关参数的实时数据,以时间为轴进行整合对应,使用拉依达准则进行粗大异常值的检验,线性插值法进行空缺值的填补,再利用相关性系数对输入参数进行冗余剔除,最后运用AdaBoost集成树模型进行预测,发现其预测效果较之单棵决策树模型要更加精准。

  • 2021-04-30
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