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介绍了900t龙六钩头弱磁升速控制系统的技术改造,提出了一种弱磁升速的逻辑控制方法,研制了一种直流电动机弱磁速用位能性负载检测装置。 相似文献
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石太客运专线GSM-R弱场解决方案 总被引:1,自引:0,他引:1
针对石太专线不同长度的隧道,利用光纤直放站加漏缆与GSM-R系统3种组网方式解决弱场覆盖问题;结合工程实际,对光纤直放站对基站的影响及漏缆的选型进行分析,对系统工程应用提出建议,使GSM-R系统更好满足客运专线无缝覆盖的通信要求,保证铁路通信系统安全和可靠。 相似文献
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5.
舰船机舱监控网络高维感知数据主要包含正常状态数据与异常状态数据,其中异常状态数据规模较大,增加舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘的难度,导致数据弱关联挖掘效率较低,为此设计一种舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘方法。采集舰船机舱监控网络高维感知数据,计算采集到的数据点与数据点之间的紧密联系度,确定异常数据最合适的异常处理时间,在此基础上,对正常感知数据与异常感知数据特征相关性参数进行统计特征分析,对数据弱关联模糊值评估,完成舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘。实验证明,在正常感知数据与异常感知数据弱关联挖掘上,此次设计的方法都比传统2种方法的挖掘效率高。 相似文献
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7.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
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通过不同掺比、不同级配组合建筑垃圾掺入到膨胀土后进行室内试验,分析试样的无侧限抗压强度、CBR力学特性和膨胀特性规律。结合建筑垃圾改良膨胀土作用机理,对工程特性进行分析。研究结果表明:一定比例掺量的建筑垃圾可以显著改善膨胀土的物理力学、膨胀性能;建筑垃圾改良膨胀土的力学特性、胀缩性取决于建筑垃圾的掺比和土的初始含水量大小,此外级配对其也有一定影响。当建筑垃圾掺比为40.0 %左右,混合土含水率为12.4 %左右、采用19.5~31.5 mm粒级再生料时,建筑垃圾改良膨胀土具有更好的工程特性,满足路基填料的要求。 相似文献
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