测量不确定度评价方法在大型工件现场加工中的应用

在数字测量过程中,对大型工件往往需要转站测量。转站测量过程中的各种误差都将直接影响最终的测量结果,这就需要对测量结果进行评估。结合激光跟踪仪现场测量工作,提出了一种大型工件转站测量的不确定度评定方法。

行为安全管理系统中员工不安全行为涌现性抑制的研究

为提升企业安全管理水平、控制生产中员工不安全行为,需研究员工不安全行为的涌现程度和趋势。在探讨了员工不安全行为作为复杂系统一种涌现现象的基础上,将复杂性科学的涌现理论和CGP建模方法应用到员工不安全行为的管理中。先分析影响员工不安全行为涌现的因素,构建员工不安全行为涌现模型;再利用Netlogo仿真平台,动态模拟管理者、员工、组织、环境各因素对员工不安全行为涌现程度和趋势的影响。通过改变环境氛围、领导意识和员工素质等因素,对模型进行了基准模式和分析模式下的对比仿真。结果表明:员工不安全行为是多种因素影响下的一种涌现现象;不同因素对员工不安全行为涌现的影响大小存在差异。管理者的安全管理能力、员工的安全意识、工作环境、组织安全理念均会直接或间接影响员工不安全行为涌现的程度和趋势。在安全管理的实施过程中,企业可以通过制定有针对性的策略来控制和调节各种因素,以降低员工不安全行为的涌现程度,提高安全管理水平。

基于加速度时域特征和Ａｄａｂｏｏｓｔ.ＳＶＭ级联分类器的跌倒检测研究

为了提高对跌倒检测的准确性和可靠性,提出了一种基于三轴加速度时域特征和Adaboost SVM级联分类器的跌倒检测方法.首先,利用滑动窗口法提取加速度信号的时域特征作为唯一特征向量,以提高系统检测的实时性;然后,对传统Adaboost算法的样本初始权值部分进行改进,使分类器学习到更多跌倒样本的信息,从而增强系统对跌倒的识别能力;最后,针对日常活动动作类(ADL)的数目远多于跌倒类而导致的数据集不平衡问题,构建了用于跌倒检测的Adaboost-SVM级联分类器,根据级联结构中每个Adaboost分类器所包含的弱分类器数量自动决定是否由SVM替换Adaboost分类器.利用UCI数据库中人体运动数据集进行了实验,结果表明:文中所提方法具有最高的跌倒检测率以及较为优秀的误报警率和准确率,并且证明了放置于胸部和腰部的加速度计能够对跌倒检测产生较好效果.

复杂装配环境中数字测量坐标体系的构建

介绍激光跟踪仪的工作原理及数字测量坐标系建立的一般方法,分析坐标系建立过程中应注意的问题,为保证机舱装配精度,结合大型船舶机舱区域的装配定位要求,设计机舱装配部件的测量方案,并建立测量坐标系,结果满足精度要求。

基于加速度小波包能量特征与多分类器融合的跌倒检测研究

跌倒已成为危害老年人人身安全的主要因素之一。为提高对老年人跌倒检测的准确性,文章将集成学习的思想引入对老年人的跌倒检测之中。首先,通过小波分解对加速度信号进行频带划分,以得到相应动作加速度信号在不同频带下的能量分布情况;然后,对训练得到的基分类器进行性能评价和有效选取,以实现基分类器之间的优势互补;最后,应用加权投票法融合经过优选的基分类器组成多分类器融合检测系统。结果表明,文章方法优于单一分类器识别模型。

量子共振检测仪的原理以及应用进展

20世纪初量子物理学和量子生物学的发展,催生了现代量子医学。量子共振检测仪是根据量子力学规律设计并用于执行对量子系统状态检测的物理装置。与常规检测手段相比,量子共振检测仪具准确、无创等优势,它的出现对于检测疾病发生问题的认识角度以及提前侦测和预防器质性疾病的发生都具有重大意义。该文在阐述量子医学的产生背景以及其特点的基础上,分析了量子医学相对于现代医学的一些优势;之后在量子医学的基础上,具体分析了人体患疾病时,人体细胞的异常表现和特征以及量子共振检测仪的检测原理和治疗原理;最后,文本对当前量子共振检测仪的应用进展进行了综述。

《中国对外贸易》往事回忆

《中国对外贸易》往事回忆田一明１９５８年１２月，中国贸促会成立宣传部，任务是接办由外贸部转来的《中国对外贸易》杂志。由卢吉茵（女）担任宣传部部长，我由研究室专员调任宣传部专员，协助卢吉茵工作。《中国对外贸易》杂志原系外贸部办公厅宣传组于１９５６年创办...

基于PSO-BP神经网络的语音识别研究

针对应用传统BP神经网络在语音识别中训练速度慢、容易陷入局部最优解的问题。该文提出了基于粒子群优化算法的BP神经网络语音识别模型。首先对不同噪声条件和词汇量下的语音样本进行特征提取,然后利用PSO算法对BP神经网络输出权值和阈值参数进行优化,最后利用获得的PSO-BP模型对不同词汇量下的语音样本进行测试。实验结果表明PSO-BP模型对语音的识别率明显高于未经参数优化的BP神经网络分类器,并且对高噪声具有更好的鲁棒性。

鸡粪的一个出路——喂反刍畜

肯尼亚的全国畜牧研究中心自1983年起做了一系列试验,研究了用鸡粪喂反刍畜。另外,全国农业研究中心和内罗毕大学也进行了研究。鸡粪的产量肯尼亚约有2000万只鸡,其中有160万商品蛋鸡和200万肉用仔鸡,这些都是舍饲的;其余的则是放养的本地鸡。为了证明用鸡粪喂反刍畜的合理性,首先应估测一下可回收的鸡粪量。粪便收集自小母鸡、小公鸡、产蛋鸡(在第一和第二产蛋期,分别称为“青年”和“老年”)(见表1)。所有这四种来源都重复5次,试验为随机设计。

基于优化Adaboost迭代过程的SVM集成算法

为提高Adaboost算法迭代过程中生成基分类器的分类精度以及简化整个集成学习系统的复杂度,文章提出了一种优化Adaboost迭代过程的SVM集成算法。该算法提出了一种在其迭代过程中加入样本选择和特征选择的集成方法。通过均值近邻算法对样本进行选择,并利用相对熵法进行特征选择,最后利用优化得到的特征样本子集对基分类器SVM进行训练,并用加权投票法融合各个SVM基分类器的决策结果进行最终判决。通过对UCI数据集的仿真结果表明,本算法与支持向量机集成算法相比,能够在更少的样本以及特征的基础上,实现较高的识别正确率。

基于多信号特征和D-S证据理论融合的下肢运动模式识别

针对下肢运动模式识别中出现的单一信号特征识别方法不能准确、可靠地识别出下肢的运动模式,以及多信号特征识别方法所带来的维数灾难问题。提出一种利用神经网络特征级融合多信号特征以及D-S证据理论对预识别结果进行决策级融合的下肢运动模式识别方法。对采集到的下肢表面肌电信号以及髋关节信号进行特征提取,对两种来自不同信号源的特征向量分别建立各自的神经网络,利用神经网络的特征级融合属性得出不同信号源特征对下肢动作的预识别结果。最后利用D-S证据理论融合来自不同信号源特征对待识别动作的概率信度,以实现决策级融合的目的。通过文中方法对五种下肢常见动作的识别效果进行了验证。实验结果表明,文章方法相比于单一信号源特征的识别方法具有更高的可靠性和正确率。

碳纤维材料特性及其在截肢短跑运动假肢中的应用

随着残疾人竞技运动的发展和运动员成绩的不断提高,在截肢短跑运动项目领域,一部分残疾人运动员的成绩甚至接近正常运动员的成绩。截肢运动员在参加短跑运动竞技运动项目时,碳纤维假肢是其获得良好运动成绩的必不可少的装备。文章在对碳纤维材料所具备特点进行详细阐述的基础上,结合假肢的基本结构首先探讨碳纤维材料在假肢中的应用,然后分析碳纤维假肢技术对于截肢短跑运动员成绩提高所起的重要作用,最后对碳纤维材料的假肢在截肢短跑运动中的发展前景进行了展望。