1037450式時柵角編碼器反射電極結(jié)構DFS60E-BECK01000健康狀態(tài)評估模型。該模型通過學習健康狀態(tài)下軸承振動信號頻譜在特征空間中的高維潛在概率分布,實現(xiàn)對軸承運行健康狀態(tài)的定量評估。首先,對基于VAE的健康狀態(tài)評估模型進行理論闡述;其次,建立基于變分證據(jù)下界的狀態(tài)評估指標;后,通過對比實驗證明:變分自編碼器在處理軸承運行狀態(tài)評估方面具有良好的準確度,對異常狀態(tài)更為敏感;無需人為提取特征和復雜的參數(shù)設置,不需對特定的系統(tǒng)進行針對性的參數(shù)設置和調(diào)校;在小容量訓練數(shù)據(jù)集上仍具備良好的魯棒性,在工程應用上具有一定的推廣價值針對入侵檢測數(shù)據(jù)高維且不均衡的問題,提出基于欠采樣和對抗自編碼器的入侵檢測算法。首先,采用改進的EasyEnsemble欠采樣方法將多數(shù)類樣本多次采樣分成多個子樣本,訓練多個子分類器,終得到強分類器來處理數(shù)據(jù)不均衡問題,然后利用對抗自編碼器對處理后的數(shù)據(jù)進行降維,后用隨機森林算法對處理后的新數(shù)據(jù)進行分類,來檢測出高維且不平衡數(shù)據(jù)中的惡意攻擊。實驗結(jié)果表明,該算法相對于傳統(tǒng)算法表現(xiàn)出較優(yōu)的性能,能夠有效地提高入侵檢測的準確性,降并條機自調(diào)勻整檢測系統(tǒng)對棉條厚度變化量的檢測方面,存在須提高其檢測、改善檢測系統(tǒng)運行穩(wěn)定性及避免干擾等問題,基于并條機自調(diào)勻整檢測技術的現(xiàn)狀,分析其結(jié)構和原理,設計出以旋轉(zhuǎn)編碼器為核心、基于ARM LM3S9B92控制器的數(shù)字化自調(diào)勻整位移傳感器;詳細闡述數(shù)字化自調(diào)勻整位移檢測信號的優(yōu)化處理和脈沖計數(shù)優(yōu)化方案,并編制主要程序。指出:數(shù)字化自調(diào)勻整位移傳感器對棉條厚度檢測的小分辨率為0.5μm,檢測精度高;齒輪和齒條實時無間隙配合,重復精度保持在±1個脈沖內(nèi),運行穩(wěn)定性好,抗干擾性強;提高了現(xiàn)有并條機自調(diào)勻整系統(tǒng)的性能,性價比高。 穴播器在出廠或維修后的排種性能,設計了一種基于光電傳感器的排種性能檢測裝置。本設計采用光電傳感器和旋轉(zhuǎn)編碼器相結(jié)合,完成穴播器的排種性能檢測。通過旋轉(zhuǎn)編碼器對排種次數(shù)進行統(tǒng)計,光電傳感器對實際排種個數(shù)進行統(tǒng)計,傳感器檢測到的信號終輸出到單片機進行處理,再將結(jié)果顯示在顯示器上以實現(xiàn)排種性能的自動檢測。將試驗測得排種率與人工統(tǒng)計結(jié)果進行對比,誤差在±3%以內(nèi),表明基于光電傳感器的排種性能檢測裝置與人工統(tǒng)計的試驗結(jié)果基本一致,且效率遠高于人工,說明該裝置能有效地對穴播器的排種性能進行檢測。存在低信噪比和有限的空間分辨率等特點,為此提出一種應用預訓練編碼器的深度卷積U-Net自動腫瘤分割方法。方法模型的編碼器部分用Image Net上預訓練的VGG19編碼器代替;引入基于Jaccard距離的損失函數(shù)滿足對樣本重新加權的需要;引入了Drop Block取代傳統(tǒng)的正則化方法,有效避免過擬合。結(jié)果PET數(shù)據(jù)庫共包含1 309幅圖像,專業(yè)的放射科醫(yī)師提供了腫瘤的掩模、腫瘤的輪廓和高斯平滑后的輪廓作為模型的金標準。實驗結(jié)果表明,本文方法對PET圖像中的腫。后,給出基于分割結(jié)果的3維可視化,與金標準的3維可視化相對比,本文方法分割結(jié)果可以達到金標準的88. 5%,這使得在PET圖像中準確地自動識別和連續(xù)測量腫瘤體積成為可能。結(jié)論本文提出的腫瘤分割方法有助于實現(xiàn)更準確、穩(wěn)定、快速的腫瘤分割。

體步態(tài)識別,從步態(tài)數(shù)據(jù)采集儀器、常見步態(tài)數(shù)據(jù)集、步態(tài)參數(shù)提取和步態(tài)識別方法 4個方面分別展開綜述。首先,介紹常用的步態(tài)數(shù)據(jù)采集儀器的優(yōu)缺點、可靠性和應用場景;其次,從建立機構、樣本容量、采樣率、環(huán)境、儀器和變量6個方面對常用的步態(tài)數(shù)據(jù)集進行對比分析;然后,將現(xiàn)有步態(tài)參數(shù)提取方法分為基于模型的方法和基于非模型的方法進行詳細闡述,進而在步態(tài)識別算法方面分別從支持向量機、自編碼器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡三方面進行介紹,并對上述方法從身份識別和異常步態(tài)辨識兩個應用方向分別展開對比;后,結(jié)合實際應用指出當前研究存在的不足和未來的發(fā)展方向。  

1037450式時柵角編碼器反射電極結(jié)構DFS60E-BECK01000有的入侵檢測方法在檢測準確率和誤報率方面存在的不足,提出了一種多通道自編碼器深度學習的入侵檢測方法。該方法分為無監(jiān)督學習和有監(jiān)督學習兩個階段:首先分別采用正常流量和攻擊流量訓練兩個獨立的自編碼器,其重構的兩個新特征向量與原始樣本共同組成多通道特征向量表示;然后利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對多通道特征向量表示進行處理,學習通道之間可能的依賴關系,用于更好地區(qū)分正常流量和攻擊流量之間的差異。該方法將無監(jiān)督的多通道特征學習和有監(jiān)督的跨通道特征依賴學習有機地結(jié)合起來,用于訓練靈活有效的入侵檢測模型,達到提高模型檢測準確率的目的。同時,為了優(yōu)化CNN的超參數(shù)并提高網(wǎng)絡對通道間依賴關系的辨識效果,利用遺傳算法自動尋找CNN模型的撲集合。實驗結(jié)果表明,該方法在多個數(shù)據(jù)集中獲得了良好的結(jié)果.線磨損檢測是保證軌道交通安全運行的重要工作。為實現(xiàn)接觸線磨損實時在線檢測,采用激光輪廓測量儀掃描獲取兩根接觸線的輪廓數(shù)據(jù),同時由搭載在檢測車上的光電旋轉(zhuǎn)編碼器獲取與各幀輪廓數(shù)據(jù)相對應的掃描位置數(shù)據(jù)。由計算機對獲取的各幀輪廓數(shù)據(jù)進行實時處理,設置感興趣區(qū)域?qū)ψ笥医佑|線輪廓數(shù)據(jù)進行識別,提取接觸線磨損面點云數(shù)據(jù),測量出接觸線的磨損寬度。每次測量結(jié)束后,同步記錄測量位置數(shù)據(jù)和該位置處的測量結(jié)果。實驗結(jié)果表明,該方法可以對接觸線的磨損寬度有效地進行實時在線檢測.