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98 个结果
  • 简介:提出了一种基于激光束光斑圆心位置偏移计算的导轨直线度测量方法,能够实现对导轨直线度的测量.从激光干涉仪发射出一束激光,打到安装在导轨移动靶标上的平面反射镜,激光束反射回来最终被CCD相机接收,获得光斑图像,多次等距离移动平面反射镜,采集光斑图片.利用hough变换检测图像中的光斑圆弧,提取光斑圆心像素坐标,采用黑白棋盘格标定法得到物理坐标,根据被测导轨上各测量位置获取的光斑圆心与初始位置光斑圆心的偏移量,由最小二乘法求得被测导轨的直线度误差.将实验结果与三坐标测量机的测量结果对比可知,我们提出的测量方法的测量精度为40μm,具有较高的可行性.

  • 标签: 单频激光干涉仪 直线度 图像处理 最小二乘法
  • 简介:提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布思想并行计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行计算的分布网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布算法与集中式矩阵分解的算法更加有效快速.

  • 标签: 大规模非负矩阵 矩阵分解 分布式学习算法 并行式计算
  • 简介:为了能够对鱼塘、河流的水质进行长时间的在线监测,本文设计了一款在线多参数水质监测系统.该系统具有灵活多变的传感器接入能力及数据融合性能,可以实时跟踪水质参数的变化、追踪污染源、辅助渔民养殖.系统以STM32F103为核心处理器,包括传感器及数据处理电路,通过RS485/MODBUS协议与PC进行通讯.采集的水质参数包括温度、pH、ORP、电导率、水位等五个常用基本参数.

  • 标签: 水质监测 在线式 多参数 STM32F103处理器
  • 简介:设计了一种分布光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统软件系统.硬件系统基于ARM嵌入处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传转发等功能.

  • 标签: 分布式光伏电站 数据管理机 嵌入式系统 远程无线 通讯与传输
  • 简介:本文根据美国INFICON公司HAPSITE便携GC-MS的性能特点,结合国家环境空气的标准浓度限值要求,分析了采用便携GC-MS检测空气中低浓度苯系物的准确度。

  • 标签: 便携式GC-MS 苯系物 环境空气
  • 简介:针对鱼类养殖过程中药物残留量快速检测需求,设计了拉曼快速检测系统.该系统以微型拉曼光纤光谱仪为核心检测部件,结合785nm激光光源、非浸入拉曼探头、高精度样品调高载物台以及计算机等模块.实验分别采集了磺胺二甲基嘧啶、氯霉素、恩诺沙星、氟苯尼考等四种常用抗菌药物的拉曼光谱,并对其在大黄鱼中的残留量进行快速检测定性分析.

  • 标签: 拉曼光谱 鱼抗菌药物残留 定性检测
  • 简介:在FPGA进行硬件加速的基础上,采用10位的高速A/D转换器设计并实现了采样率5Gsps(Gigabitsamplespersecond)、带宽2GHz的宽带数字接收机的硬件实物原型.在所设计的硬件平台上,完成了FPGA硬件加速的FFT算法实现超分辨率的信号检测算法实现,进而提高了接收机在接收多个信号时的瞬时动态范围(IDR).该设计较之前代在集成度、功耗、体积动态性能等方面均有显著提升.经实验验证,在高达2GHz的频率范围内,接收机同时接收两个信号时,通过硬件加速的4096点FFT计算,其瞬时动态范围最大可达52dB.

  • 标签: 宽带数字接收机 现场可编程门阵列 硬件加速 瞬时动态范围
  • 简介:目前实验室污染源监测水中铅常常采用电感耦合等离子体发射光谱法,以测定水中重金属铅为例,本文采用Top-Down不确定度评定理念,利用实验室日常质控数据,结合标准样品的线性校准方法(线性拟合法)对其不确定度进行评定。结果表明,测定样品浓度在校准曲线0.200mg/L-3.00mg/L范围时,采用线性拟合法评定的扩展不确定度为0.066mg/L。

  • 标签: 线性拟合法 不确定度评定 电感耦合等离子体光谱法
  • 简介:技术服务质量反馈是企业质量管理完成闭环重要的环节.从产品质量"三包",进步到质量反馈大面积质量缺陷分析、预测.把质量事故"扼杀"在厂内,使高成本的售后维修转化为低成本的以预防为主的质量反馈改进.

  • 标签: 技术服务 “三包” 企业质量管理 产品质量 反馈 预测
  • 简介:本文根据《水质监测》(第四版)等资料提供的操作方法,对水样预处理、不同的提取时间等几方面提出了自己试验中的心得体会,采用三色分光法来计算水中叶绿素a的含量。并就质控措施提出建议。

  • 标签: 叶绿素A 分光光度法 藻类 浮游植物 提取液
  • 简介:本文研究讨论了用碱性过硫酸钾紫外分光光度法测定水中总氮的过程中,实验用水的选择,以及通过减少消解液的碱性方法改进的可行性等方面。并对分析测试中需要重点注意的环节进行了探讨与分析。

  • 标签: 总氮 紫外分光光度法 改进
  • 简介:采用离子色谱方法测定了饮用水及环境水样中溴酸盐的含量,水样经IonPacAS11-HC阴离子分析柱IonPacAG11-HC(4×250mm)保护柱分离,以不同浓度的NaOH溶液为淋洗液;BrO3-在0.0157-1.57μg/L的范围内线性关系良好,检出限为0.005mg/L,空白水样的加标回收率在87.1%~110.2%之间,相对标准偏差(n=6)均小于5.0%。

  • 标签: 离子色谱 溴酸盐
  • 简介:本文以三唑磷农药为例,实验了石英毛细管色谱柱在农药分析中的应用,为农药分析方法的开发研究提供新的指导。本文建立三唑磷农药的石英毛细管色谱柱分析方法,该方法以FID为检测器,邻苯二甲酸二环已酯为内标,检测三唑磷的平均加收率为101.67%;标准偏差为0.1788;变异系数为0.89%;线性相关系数为0.9999,该检测方法结果稳定、可靠、可行性好。

  • 标签: 三唑磷 气相色谱 石英毛细管柱
  • 简介:随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.

  • 标签: 多维关联规则 多值属性 APRIORI算法 布尔型关联规则
  • 简介:建立一种高氯酸钾含量测定的新方法,较之行业标准HG3247—2000中高氯酸钾含量的测定方法不仅精密度好、准确度也高。

  • 标签: 高氯酸钾 含量 精密度 准确度
  • 简介:提出了一种改进的基于fp-tree的Apriori算法.该算法先用尾元将fp-tree分区,生成数据量更小的子数据集,再动态删除冗余数据将子数据集的数据进一步压缩,最后通过扫描子数据集进行支持数统计,从而快速挖掘.实验结果表明,在对含有大量高维度数频繁项集的数据集进行挖掘时,这个改进算法的挖掘速度较快.

  • 标签: 数据挖掘 关联规则 fp-tree结构 APRIORI算法
  • 简介:LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分,同时结合正样本学习得到的正面预测评分,从正反两个方面进行综合评测,从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验,表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

  • 标签: LDA主题模型 推荐系统 负样本 矩阵分解 协同过滤
  • 简介:本法选用国家标准物质GBW07423、GBW07425、GBW07427为实验样品,测定其铅(Pb)、镉(Cd)、铜(Cu)、铬(Cr)四种元素的重金属含量。利用全自动消解仪对样品进行前处理,并进行自动稀释。在原有方法的基础上对消解过程中的加酸种类、加酸量、预加热、加热时间、稀释等进行了改进设置。实验表明,原方法变异系数范围为0.9~5.9,改进方法变异系数范围为0.7~4.7,在保证了准确度精密度的基础上此法大大节省了批量土壤样品的消解时间,提高了消解效率;使样品受热更均匀,消解更完全;完全满足实验要求。

  • 标签: 全自动消解仪 重金属 改进
  • 简介:超声波这项新技术被用于研究诊断领域已经有很多年了。本文分别例举了超声波技术在乳品品质检测,肉制品品质检测,面粉品质检测,果蔬产品品质检测,添加剂分析,农药残留分析和金属元素分析上的应用。旨在对其目前在食品生产领域食品安全检测领域中的应用及其进展进行介绍,为新检测技术研究者提供参考资料。

  • 标签: 超声波 食品生产 食品安全
  • 简介:深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

  • 标签: 池化 卷积神经网络 深度学习 宫颈细胞图像 图像识别