C40E-0901CA010高精度恒壓計量光柵光幕C40S-0901CA010

C40S-0901CA010在語音情感識別的研究中存在特征集維度過高的問題。高維度的特征向量易造成參數過擬合。因此需要一種合適的特征提取與篩選的方法降低特征維度。自編碼器是一種應用廣泛的特征降維方法,由此本文提出一種基于棧式自編碼器,結合對抗訓練的方法并在對抗訓練中引入Wasserstein距離構造對抗損失函數進行特征降維。實驗結果表明,與原始的對抗自編碼器相比,經過改進的自編碼器在對特征進行同等程度的降維后,準確率平均提高了3.31%。 的關鍵在于構建一個適用于地震資料插值的CNN模型,該技術以缺失地震數據作為輸入層,由卷積算法提取地震數據的特征信息,并通過池化層實現數據壓縮降維,同時引入修正線性函數(ReLU)提高模型的非線性表達能力,再通過反卷積層恢復數據尺寸,終搭建卷積自編碼器模型(CAE),實現數據-數據的映射關系.該模型通過殘差學習獲得缺失數據特征并實現重構數據輸出,與現有技術相比,該方法采用自監督學習方式,利用大量數據訓練卷積自編碼器模型,通過所得模型實現缺失地震道的數據重構.分別利用CAE模型及POCS插值技術對模型資料和實際數據進行插值,測試結果表明,CAE能有效實現地震數據插值,且與POCS方法相比具有更高的精度,驗證了算法的可行性和有效性. 沖壓壓力機液壓拉伸墊設備(簡稱拉伸墊)屬于典型的機電液一體化系統,其伺服液壓系統故障較多,且存在隱蔽性、多樣性、復雜性、交錯性的特點,難于判斷,導致維護維修工作上的困難。本文對某廠拉伸墊的壓力故障、流量故障、拉伸墊編碼器故障等三個方面進行相應的分析,為拉伸墊故障的快速診斷提供一種新的思路和方法。 利用棧式降噪稀疏自編碼器（sDSAE）的稀疏網絡優勢，挖掘目標數據的深層特征，為ELM產生輸入權值與隱層偏置以求得隱層輸出權值，完成訓練分類器。一方面sDSAE能夠提取數據的深層特征為ELM提供隱層參數，克服了ELM隱含層參數隨機賦值的弊端；另一方面稀疏性約束的加入使得網絡結構更優，提高了算法分類準確率。實驗結果表明，該算法較ELM、PCA-ELM、ELM-AE、DAE-ELM算法在MNIST等數據集上分類準確率更高，具有更優的網絡結構和更強的魯棒性。 

C40E-0901CA010高精度恒壓計量光柵光幕C40S-0901CA010

C40S-0901CA010行進中姿態控制難和無規劃式清掃等問題,設計了一種以STM32F030R8T6微控制器為主控制器,以單軸陀螺儀GGPM01為姿態角檢測傳感器及以弓字形清掃方式為路徑規劃法的掃地機器人系統。因陀螺儀數據存在隨機誤差和噪聲干擾,故采用卡爾曼濾波算法對陀螺儀和光電編碼器數據進行融合,計算出機器人當前的偏航角估計值。再以偏航角和機器人速度為反饋量構成串級比例、積分、微分(PID)控制,實現機器人的直線行駛,后采用弓字形算法實現路徑規劃。通過系統的仿真及軟件測試,機器人以10.2～12.6 m/min的速度完成弓字形路徑規劃,大角度偏移量為0.4°,驗證了掃地機器人的功能特性及算法的有效性。 

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