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691.
692.
主要提出养路工长用轨检小车的研制方案,包括设计 要求、测量原理、机械机构形式、电气设计要点、数采软硬件功 能等。 相似文献
693.
694.
695.
696.
人工神经网络在舰船火灾探测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
舰船火灾探测系统的目的是能及时、准确地探测到舰船上发生的火灾。提出一种利用人工神经网络的舰船火灾探测方法,通过设计三层反向传播(BP)人工神经网络模型,使用改进的BP算法——LM算法,对多传感器(温度传感器、烟雾传感器和CO传感器)同时探测到的数据进行智能化处理。仿真结果表明:基于人工神经网络的舰船火灾探测系统能及时、准确地识别各种火灾信号。 相似文献
697.
介绍了提速客车盘形制动轮对轮座镶入部超声波探伤工艺,分析了探伤过程中存在的实际问题,并提出了相应的改进措施与建议。 相似文献
698.
699.
阐述了荧光磁粉探伤法在船舶检验中的应用经验,介绍了该探伤法的特点、常用设备和材料、以及操作中应注意的事项。对荧光磁粉探伤法及普通磁粉探伤法进行了对比试验,介绍了其试验结果,证明前述探伤法的灵敏度优于后者。并列举了一些应用实例,以证明在船舶检验中应用荧光磁粉法探伤的有效性。 相似文献
700.
Handheld global positioning system (GPS) devices can serve as a new tool to collect an individual's trip information with advantages of low cost, accurate data, and intensive spatial coverage. Various machine learning algorithms have been explored to detected trip train information in previous studies; however, few of them focused on the evaluation and comparison of the performance and applicability of different models. Meanwhile, according to previous studies, car and bus mode detection is a thorny issue due to their similar travel characteristics, and algorithms still need to be well explored and improved to solve this problem. In this article, an innovative method is proposed to detect trip information, including trip modes, mode-changing time and location, and other attributes, from personal trajectory data. The method is a two-step process. A machine learning algorith-based module (including artificial neural network, support vector machine, random forests, and Bayesian network) is firstly used to identify walk, bicycle, and motorized trip modes (bus or car); we thoroughly compared the performance of these four algorithms. Then a second module, using critical points on the GPS trajectories, is further developed to distinguish car and bus mode, incorporated with GIS map information. Field test results show that the proposed machine learning models can all be applied for walk, bicycle, and motorized mode detection with high detection rates exceeding 90%; however, the algorithms work relatively poorly for bus and car mode detection, with results mostly below 75%. The proposed two-step method can greatly improve bus and car mode detection accuracy by 14–30%. As a result, the average mode detection rates for all the four modes are above 90%. Compared with mode detection results by using only the machine learning algorithm, the proposed two-step method has much better performance in both accuracy and consistency. 相似文献