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针对车辆超载检测中复杂的数据处理,提出了基于BP( Back Program)网络的非线性检测模型.为了克服神经网络在梯度学习中存在的收敛速度慢,容易陷入局部极小等不足,将多种群竞争机制引入到免疫进化中,提出了一种新的基于实数编码的多种群竞争免疫算法,并基于车辆轴重检测数据实现了BP网络的权值和阈值优化.实验结果验证了... 相似文献
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基于深度学习方法的海上舰船目标检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及Fast R-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网络提取特征;通过区域建议网络生成候选区域;通过Fast R-CNN框架实现目标检测识别,从而实现端到端的舰船目标检测。实验结果表明,相比于传统机器学习目标检测算法,该舰船检测系统在检测精度及检测速率上均有大幅提高,达到83.79%的准确率及0.05 s/帧的检测速率。本文的舰船检测系统在检测精度及速率上均表现优异,满足了水面无人艇的工作要求。 相似文献
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为了提高室外巡检机器人的导航精度和稳定性,基于磁钉磁场分布特性,设计了一种新的磁导航系统.首先根据巡检机器人室外磁导航需求,确定了磁钉材料、形状、尺寸及其排布方案;接着针对磁钉磁场强度设计了磁钉检测装置;然后对检测装置输出信号进行消抖滤波,并根据磁钉磁场分布构建了磁场比值函数,以及机器人相对于磁钉的横向偏差函数;最后以横向偏差为变量设计出巡检机器人磁导航的可变参数PID控制器.3种路径环境下的实验测试结果表明:与定常PID控制相比,基于可变参数PID控制的机器人横向偏差平均减少76.8%,轨迹标准差平均提高69.8%,且无脱离路径现象,说明机器人磁钉导航的准确性和稳定性,进而验证了所设计磁钉检测装置以及导航控制算法的有效性. 相似文献
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在自动聚类分析的基础上 ,根据某汽轮机减速箱运行状态特征数据 ,采用 Kohonen网络方法 ,确定该机械的运行状态 ,结果与选用其它方法所确定的结果一致。该方法能实现对汽轮机减速箱运行状态的监控 相似文献
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