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(jiān)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(tǒng),其伺服液壓系統(tǒng)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(yōu)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(yōu)，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(yōu)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(tài)控制難和無規(guī)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(tài)角檢測傳感器及以弓字形清掃方式為路徑規(guī)劃法的掃地機器人系統(tǒng)。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(guī)劃。通過系統(tǒng)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(guī)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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