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上传时间： 2021-11-16
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上传时间： 2021-11-21
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上传时间： 2021-11-23
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最新版本的国标，汽车信息安全，规定了车载信息交互系统硬件、通信协议与接口、操作系统、应用软件、数据的信息安全技术要求与测试方法。
上传时间： 2022-02-09
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在我国煤矿的生产过程中，人员和设备的安全始终是煤矿开采最为关心的问题，煤矿井下瓦斯气体所引起的爆炸事故，会造成巨大的人员和财产损失其中甲烷气体是瓦斯气体的最主要的成分。传统上的甲烷气体检测大都采用化学检测方法，但是该种方法存在很多不足，人们开始研究采用光学方法代替化学检测的方法。本文采用了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤监测系统对甲烷气体实施监测本论文通过对瓦斯气体（主要成分是甲烷）检测技术的历史发展背景和国内外刈其研究现状的介绍，对于传统的甲烷气体检测系统中存在的缺陷和局限性问题分析，提出了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷隘测系统。首先介绍了气体光谱吸收原理和蚂蚁算法的基本原理，然后详细说明了蚂蚁BP神经网络算法，系统采用了型号为 MXSLD-CS65M5A的激光器，斩波器，测量气室等甲烷气体传感器系统，通过使用蚂蚁BP神经网络算法对测量数据进行优化设计，最后选用 Labview软件对数据进行测量显示，测试系统运行的可行性。通过实验，检验了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷传感系统的效果，本系统的实验测试数据可以通过 LabView软件的设计进行保存，对甲烷气体浓度的检测达到良好的运行效果，系统具有实时监测和自动报警功能。研究基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷传感系统对于煤矿安全生产具有十分重要的意义和应用前景。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
上传用户：canderile
蚂蚁聚类算法的无信息素模型综述
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-12
上传用户：d1997wayne
在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
上传用户：aben
本文以某油田数字化改造项目为背景，研究内容主要分为如下四个部分（1）三维激光扫描仪在扫描作业中会产生精度不符合项目要求的问题，导致后续的维模型精度无法达到要求。本文系统分析了扫描仪的误差来源，采用单边法和交叉双边法的标定实验方案，可以较快、较准确的检验三维激光扫描仪的精度，为后续数据获取奠定了良好的基础（2）传统的纹理图片采集方法没有规则，拍摄的图片较多，数据量较大，且有时会遗漏部分场景信息。通过对比分析研究前后几次采集的大量纹理图片数据，提出了一种快速、全面的纹理采集方法，提高了采集效率，降低了数据量。通过研究降噪、增强特征等算法，对纹理图片进行处理，获取了较好的模型显示细腻感。最后，通过对比实验分析了上种不同理贴图方法在模型真实度、内存占用量和操作易程度等力面的影响，得出各个贴图方法的优缺点及适用范围，为后续的高质量、快速度的纹理贴图提供了理论依据（3）针对地面激光扫描仪在点云拼接时出现无法识别标靶球的问题，分析研究了大量其它站扫描的点云数据和标靶摆放位置，提出了相应的摆放规则，提高了识别标靶的成功率和点云拼接效率。复杂的曲面类模型在正向建模软件中的操作难度较大，且操作复杂，作者通过转换格式将点云放置在逆向软件中使用曲面拟合建模方法进行三维建模，提高了建模效率。非规則类模型在通过交集、并集和差集操作时会出现模型消失的问题，经过实验和研究，详细提出了其建模步骤，减少了该类问题的出现。团队协同作业的模型整合阶段容易出现材质和模型重复问题，结合项目的建模技术要求提出了相关的模型建模规范，提高了模型整合效率
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
上传用户：XuVshu
摘要：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成，它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过wSN采集的数据量非常大，如何正确、高效地处理这些数据成为当前WSN研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中，一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据，用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景，结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发，在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上，提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法，该算法通过对采集数据进行处理和分析，以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中传统的决策级数据融合算法，如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法，总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求，进步明确理想算法应达到的目标。（2）提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法：该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准，这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据，得到相对更加准确的数据，第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理，得到被测对象当前状态的描述，为决策提供支持（3）结合实测数据仿真本文所提出的算法，结果证明与传统的融合算法相比，可以更加准确的描述被测对象状态
标签： 无线传感器
上传时间： 2022-03-17
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MAX10 FPGA 设计指南+ufm+GPIO+配置+数学算法IP技术手册
上传时间： 2022-05-13
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