简介：摘要：针对焊缝超声探伤相控阵检测系统中的数据采集与处理模块，设计了数字式正交包络检波算法。通过取包络，在保留超声脉冲回波信号幅值信息的基础上，将射频信号转换为基带信号，降低了采样率，节约了存储空间。同时，将正交包络检波从模拟域转换至数字域，提高了包络检波的效率及精度，改善了整个检测系统的性能。

简介：摘要：本文针对智能电力配电网中的电能负载预测与调度优化问题进行了深入研究。分析了电能负载预测技术的现状和面临的挑战，随后提出了一种基于数据驱动和机器学习的预测模型，该模型能够有效处理高维度、高噪声的电力系统数据，并准确反映负荷特性。文章探讨了考虑经济性与可靠性的调度优化策略，通过引入优化算法和需求响应机制，实现了在满足供电可靠性的同时降低运营成本。通过实际电网数据的测试，验证了所提方法的有效性，为智能电网的稳定运行和优化管理提供了理论依据和实践指导。

简介：摘要：随着智能电网的发展，电力通信网络结构日益复杂，业务数量不断增加。为识别电力通信网关键链路，提出基于主备路由的电力通信网关键链路识别算法。

简介：摘要：机器学习算法在物联网领域的应用日益广泛尤其是在智能设备控制方面展现出巨大潜力，本研究旨在利用机器学习算法优化智能鱼缸的光照和温度控制系统、提高控制精度和能效为鱼类打造舒适健康的生存环境，通过数据收集、特征工程和算法选择构建了基于监督学习的回归模型，对光照强度和温度进行精确预测和调节，实验结果表明与传统控制方法相比，该系统显著提高了光照和温度的稳定性，同时节省了大量能源，该研究为智能设备控制系统的设计提供了新思路具有广阔的应用前景。

简介：摘要：在当今全球化的时代，航空运输系统扮演着连接各个角落的重要纽带，为人们提供了高效、快速的交通工具。随着航空交通量的急剧增加，空中交通管理面临着前所未有的挑战。为了确保空中交通的安全、高效和可持续发展，航空器轨迹优化算法成为了研究的焦点之一。航空器轨迹优化算法的研究旨在通过精密的路径规划，最大化航空器的飞行效率，提高空中交通的容量，降低能源消耗，减少碳排放。这些算法的应用不仅有助于提升飞行效率，还在空中交通管理中发挥了关键作用，使得空域利用更为灵活、安全，从而适应了不断增长的航空交通需求。在全球经济互联的背景下，优化航空器轨迹的研究不仅涉及技术创新，还涵盖了对全球空中交通系统的整体性思考。通过克服空中交通管理中的种种挑战，我们有望实现更加安全、高效、环保的未来航空运输。

简介：

简介：摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题，提出一种基于改进Faster R-CNN算法的船舶检测识别方法。自行拍摄制作船舶数据集，并通过翻转、裁剪、抖动等方式对数据集进行扩充。基于TensorFlow框架搭建深度学习系统环境，选取VGG16-Net作为特征提取网络。通过微调模型、参数调试等方法优化训练模型，提高了检测模型的识别精度。然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习最终船舶平均识别率mAP指标（mean Average Precision）达到90.7%，通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。

简介：摘要：深度学习是机器学习领域的一个重要分支，具有强大的模式识别和表征学习能力。然而，选择合适的网络结构和有效的优化算法仍然是深度学习的关键挑战。因此，本论文旨在提出新的创新和改进方法来解决深度学习网络结构和神经网络优化算法方面的问题。

简介：摘要：2022年诺贝尔物理奖课题证明了贝尔不等式（｜Pxz-Pzy｜≤1+Pxy）不成立，事实上是间接否定[5]相对论，同时否定1957年诺奖弱相互作用宇称不守恒验证。赵海洋-赵立武-王剑：光子与电子量子纠缠验证实验，由量子秘钥[7][13]读取光速不连续[10][11][12]-超光速反向脉冲，以应用量子算法[2][4][6]，在《 Applied Quantum Physics》[8]多级重大科学发现[2]层面，验证了光子与电子量子纠缠，是对2022年诺奖课题反证[1]

简介：摘要：数字信号处理与图像处理算法研究旨在通过算法和数学方法，对数字信号和图像进行提取、分析和处理。通过这些算法的研究与应用，能够改善图像质量、增强图像细节、降噪、去除失真等，从而满足用户对图像的需求。基于此，以下对电子工程技术中的数字信号处理与图像处理算法进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：本文研究了智能制造领域中自适应控制算法在装备运行中的应用。随着制造业的快速发展，装备运行的稳定性和效率变得至关重要。自适应控制算法以其在不确定性环境下自动调整的能力，为装备运行提供了新的解决方案。本研究旨在探讨自适应控制算法在装备运行中的实际应用，分析其在提高生产效率、降低能耗以及减少设备故障率方面的作用。通过案例研究和数据分析，我们验证了自适应控制算法在不同装备类型和工作环境中的适用性和有效性。研究结果表明，自适应控制算法能够根据实时数据进行智能调整，实现装备运行的优化控制，从而在竞争激烈的制造市场中获得竞争优势。

简介：摘要：随着电气自动化控制技术的不断发展，智能算法和自适应控制策略在实际应用中扮演着重要角色。本文旨在研究电气自动化控制中的智能算法和自适应控制策略，并探讨其在提高系统性能和适应环境变化方面的潜力。首先介绍了智能算法和自适应控制策略的基本原理和应用领域。然后，以电力系统、工业控制和机器人控制等领域为例，探讨了智能算法和自适应控制策略在实际应用中的效果。最后，讨论了目前研究的挑战和未来发展趋势。研究结果表明，智能算法和自适应控制策略具有广阔的应用前景，并将推动电气自动化控制技术的进一步创新和发展。

简介：摘 要：针对捷联惯性测量装置测量过程中陀螺角速度测量精度不高的问题，提出了一种基于差分进化算法（ DE）优化最小二乘支持向量机（ LSSVM）算法对陀螺三轴角速度误差建立补偿模型。在本方法中，皮尔逊相关性算法（ Person）通过分析变量之间相关性，选取系数显著性 >0.3的变量作为模型输入。设计一种 DE-LSSVM陀螺三轴角速度误差补偿模型， DE动态优化 LSSVM参数以弥补算法的不足。通过对比实验结果表明，该算法能较好地补偿捷联惯性测量装置角速度，提高捷联惯测装置测量精度。 关键词 : 差分进化算法；最小二乘支持向量机；补偿模型

简介：摘要履带起重机控制系统是一类非线性、多变量的复杂机械系统，由常规PID控制器设计方法或着经验知识确定PID参数的范围；以改进的差分进化（MDE）算法作为搜索工具对PID参数进行全局搜索。为了提高算法的搜索效率本文在标准DE算法的基础上引入自适应变异算子、自适应交叉算子并采用最优保持策略；针对DE算法“停滞”的问题本文提出了引入重布算子的思想和方法。

简介：

简介：摘要：电加热炉的温度控制具有升温单向性，大惯性，时变性，纯滞后等特点，其控温过程存在非线性波动等问题。本文采用AT89C51单片机基于PID算法设计了一种电加热温度控制系统。仿真实验表明，本系统能够有效提高电加热炉温度控制的鲁棒性，符合新形势下对炉温调控的实际需求。

简介：摘要：在机器人导航中，视觉传动技术可以通过图像识别、目标跟踪等方式，实现机器人对环境的感知和定位，从而实现自主导航；在机器人定位中，视觉传动技术可以通过对环境中的特征点进行提取和匹配，从而实现机器人在空间中的准确定位。本文将重点探讨视觉传动技术在机器人导航与定位中的应用，并对相关算法进行研究和分析，旨在为机器人技术的进一步发展提供参考和支持。

简介：摘要：打印标签作为二值（黑白）图像应用广泛，具有较高的可压缩性，常用的无损压缩算法有跳白块编码、游程编码和JBIG2编码。由各常用压缩算法定向改进、混合编码及多次压缩组成的专用图像压缩编解码算法在Base62编码的基础上融合了LZW、游程编码、跳白块3种算法的优点，具备压缩比高、解压简单的特点。通过实例测试，验证了该算法可以满足物联网窄带传输、低性能终端解压的需求，具有相当大的实际应用价值。

简介：摘要：梳理了人工智能算法在铁道车辆系统动力学仿真中的应用实例和国内外相关文献，概述了铁道车辆动力学仿真中常用的机器学习和深度学习算法，归纳和评述了２种学习算法在铁道车辆系统动力学建模与仿真中的应用分类；从铁道车辆系统动力学建模、动力学性能预测与动力学性能优化等方面入手，详细讨论了人工智能算法应用在力元建模和仿真、轨道不平顺预测、运行平稳性预测、噪声预测、侧风安全性预测、运行安全性预测、悬挂优化、轮轨匹配优化、结构优化以及主动与半主动控制等领域的优势和局限性，指出了现阶段人工智能算法在动力学仿真应用中主要面临的训练样本缺乏、泛化能力不够、可解释性欠缺等问题；展望了今后人工智能算法和车辆系统动力学交叉研究的发展方向和重点研究内容。研究结果表明：融合经典力学和人工智能算法结合的混合建模理论可作为之后的重点研究方向；人工智能算法对解决随机动力学中的随机不确定性，提高随

简介：摘要：本文通过建立数学模型，理论计算分析，分析了传感器所受的速度误差、辐射误差及导热误差，建立修正算法，并通过热风洞校准试验校验。获得铠装热电偶温度传感器的误差分析修正算法。