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简要介绍了射频识别技术的工作原理和优点,综述了射频识别技术在国内各个领域的主要应用,最后指出了当前射频识别技术所存在的主要问题。 相似文献
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提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。 相似文献
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随着信息化和网络技术的普及,无线射频识别技术越来越多的应用于各种领域。相对而言,应用RFID技术的智能资料管理系统开始进入人们的视野当中。无线射频识别技术的应用,使得管理系统在发展的过程中,不仅可以结合当下的其他先进技术,同时还可以根据工作人员的具体需求,建立相应的工作框架,减少不必要的影响,实现客观上的工作提升。日后应该积极的优化应用RFID技术的智能资料管理系统,减少固有问题的影响,实现更大的提升。 相似文献
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结构的损伤对其动力特性会产生一定的影响,利用结构损伤前后的模态参数的变化来进行结构的损伤识别是行之有效的方法。然而结构在完整状态下的模态参数很难得到,损伤程度更是难以确定。针对上述问题,提出一种基于损伤状态下的拟合曲率模态的损伤识别方法:首先通过损伤后的位移模态拟合出无损伤位移模态,然后根据拟合出的位移模态得到拟合曲率模态,基于损伤后的真实曲率模态相对于拟合曲率模态的突变来判别损伤位置;引入曲率相对改变量、损伤位置参数和模态阶数作为损伤样本的特征向量,通过支持向量机判断结构损伤程度。实例分析表明该方法能够对高桩码头排架结构的损伤进行识别。 相似文献
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