【摘 要】
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针对拓扑形状结构相似、仅在局部细节上有差别的曲轴识别问题,提出一种基于特征融合的深度支持向量机(DSVM)识别方法,该方法将深度神经网络与多个支持向量机(SVM)相结合构成一种网络模型,通过最大限度地利用支持向量结构风险最小化原理提取深层特征,以建立特征和目标值之间的复杂非线性映射关系,保证模型的泛化能力。该模型包含数据的输入层、隐藏层和输出层,为获得较好的曲轴图像局部细节边缘检测效果,从滤波、梯
【机 构】
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河北工业大学机械工程学院,机械工业仪器仪表综合技术经济研究所
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2017202294),河北省青年拔尖人才资助项目(210014),国家自然科学基金资助项目(51305124)。
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针对拓扑形状结构相似、仅在局部细节上有差别的曲轴识别问题,提出一种基于特征融合的深度支持向量机(DSVM)识别方法,该方法将深度神经网络与多个支持向量机(SVM)相结合构成一种网络模型,通过最大限度地利用支持向量结构风险最小化原理提取深层特征,以建立特征和目标值之间的复杂非线性映射关系,保证模型的泛化能力。该模型包含数据的输入层、隐藏层和输出层,为获得较好的曲轴图像局部细节边缘检测效果,从滤波、梯度计算、自动获取高低阈值等方面对传统Canny边缘检测算法进行改进,进而提取边缘的Hu矩、傅里叶描述子和
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针对悬臂式掘进机智能控制时面临的远程操控问题,结合数字孪生和虚拟仿真等技术,提出面向煤矿井下装备智能控制的“人—信息—物理系统”(HCPS)交互机制,实现掘进工作面物理空间与掘进信息虚拟空间的深度融合与交互;结合悬臂式掘进机模型,提出数字孪生驱动的悬臂式掘进机智能操控系统,从工况数据感知、数字孪生体构建、人—机—环交互3个方面实现地面虚拟掘进与井下实际掘进的深度融合;搭建悬臂式掘进机远程虚拟操控实验平台,以验证孪生数据驱动下的虚实同步等功能,截割轨迹跟踪测试表明,系统可实现掘进机虚实同步控制,截割头位置精
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