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水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型研究被引量：1: 1; 作者熊晓敏《种子科技》 2017年第11期94-95,共2页; 我国是粮食生产大国,水稻作为最重要的粮食作物之一,其产量直接关系着社会的稳定与和谐。为了提升水稻质量,必须选择优质水稻品种,对其参数进行测试。具体探讨水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型,希望能为水稻种植提供一些参考。; 关键词水稻新品种区域试验精度分析模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑安装工艺的多特征模型匹配定位被引量：4: 2; 作者杨贵强刘玉君 +1 位作者李瑞汪骥《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1393-1398,共6页; 船体分段匹配定位精度直接影响分段建造几何误差评定,评价参数对船舶分段精度管理起着至关重要的作用,采用常规位姿匹配方法很难满足多特征模型定位问题。为了获得船体分段最佳匹配位姿,本文给出合理建造精度评价,依据数据配准技术的误... 展开更多; 关键词船体分段精度控制多特征模型区域精度配准依次定位误差分配定量分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测的策略被引量：3: 3; 作者段仕轩李艳军 +3 位作者曹愈远张兴成宋甫成柯宇航《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1779-1791,共13页; 针对双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测中存在的精度低、效率差、混乱无序等问题,提出一套基于敲击检测原理的策略,并对检测流程作出指导。基于敲击检测的基本特性,分别对被检测的柱体和球头两种特殊曲面进行网格划分,并对网格划分中... 展开更多; 关键词敲击检测网格划分区域精度检测效率策略箱型图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于选择性集成学习的高速列车故障识别研究被引量：8: 4; 作者饶川苟先太金炜东《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第5期1365-1367,共3页; 在SVM分类识别中,分类器模型一经训练得到,对所有测试样本进行无差别的识别。针对高速列车故障中样本的分类识别是存在区域分类精度的情况,提出了一种基于选择性集成学习的SVM多分类器融合算法。该方法选取测试样本最邻近的k个训练样本... 展开更多; 关键词选择性集成学习支持向量机多分类器融合区域分类精度高速列车故障分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型研究被引量：1: 1; 作者熊晓敏; 机构修水县农业局; 出处《种子科技》 2017年第11期94-95,共2页; 文摘我国是粮食生产大国,水稻作为最重要的粮食作物之一,其产量直接关系着社会的稳定与和谐。为了提升水稻质量,必须选择优质水稻品种,对其参数进行测试。具体探讨水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型,希望能为水稻种植提供一些参考。; 关键词水稻新品种区域试验精度分析模型; 分类号 S511 [农业科学—作物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑安装工艺的多特征模型匹配定位被引量：4: 2; 作者杨贵强刘玉君李瑞汪骥; 机构大连理工大学船舶工程学院大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室大连理工大学高新船舶与深海开发装备协同创新中心; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1393-1398,共6页; 基金高技术船舶科研计划支持项目中央高校基本科研业务费资助(DUT17JC11) 大连市科技创新基金项目(2018J12GX057); 文摘船体分段匹配定位精度直接影响分段建造几何误差评定,评价参数对船舶分段精度管理起着至关重要的作用,采用常规位姿匹配方法很难满足多特征模型定位问题。为了获得船体分段最佳匹配位姿,本文给出合理建造精度评价,依据数据配准技术的误差分配最优化理论,开展考虑安装工艺的多特征模型依次配准定位研究,按照区域精度差异对特征断面依次进行位姿定位。基于模型转换理论集成区域公差约束的迭代求解,是寻求船舶建造过程中精度尺寸监控的实用性技术。理论和实际算例表明了该方法的有效性及相对于传统最小二乘法的合理性,为船舶建造精度修正和后续装配提供定量参数。; 关键词船体分段精度控制多特征模型区域精度配准依次定位误差分配定量分析; Keywords hull block accuracy control multifeature model region precision matching sequential localization error distribution quantitative analysis; 分类号 U671.99 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测的策略被引量：3: 3; 作者段仕轩李艳军曹愈远张兴成宋甫成柯宇航; 机构南京航空航天大学民航学院; 出处《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1779-1791,共13页; 基金南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目(kfjj20200725)。; 文摘针对双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测中存在的精度低、效率差、混乱无序等问题,提出一套基于敲击检测原理的策略,并对检测流程作出指导。基于敲击检测的基本特性,分别对被检测的柱体和球头两种特殊曲面进行网格划分,并对网格划分中可能出现的精度敏感性问题进行实验分析。由Barlow检测策略数学模型,提出双基推进剂/包覆层界面检测效率数学模型,该模型分别对顺序检测时间成本和定期检测时间间隔进行了定量分析。提出基于箱型图的波动范围识别方法,可以在缺陷云图中直观显示缺陷位置和恶劣程度。通过完整的工艺流程与案例实验分析表明,所提策略对敲击检测流程与检测后处理措施有一定指导意义。; 关键词敲击检测网格划分区域精度检测效率策略箱型图; Keywords tap detection meshing area accuracy testing efficiency strategies box-plot; 分类号 V250.2 [一般工业技术—材料科学与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于选择性集成学习的高速列车故障识别研究被引量：8: 4; 作者饶川苟先太金炜东; 机构西南交通大学电气工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第5期1365-1367,共3页; 基金国家自然科学基金重点资助项目(61134002) 国家自然科学基金资助项目(61075104) +2 种基金 SWJTU11ZT06) 四川省科技计划项目-重点研发项目(2017GZ0159); 文摘在SVM分类识别中,分类器模型一经训练得到,对所有测试样本进行无差别的识别。针对高速列车故障中样本的分类识别是存在区域分类精度的情况,提出了一种基于选择性集成学习的SVM多分类器融合算法。该方法选取测试样本最邻近的k个训练样本;然后选择对其分类效果好的SVM分类器进行融合,以提高分类准确率;最后使用高速列车故障数据进行了实验,并与Ada Boost、KNN、Bayes、SVM分类方法进行了比较。实验结果表明,该算法提高了分类识别准确率。; 关键词选择性集成学习支持向量机多分类器融合区域分类精度高速列车故障分类; Keywords selective ensemble learning support vector machine(SVM) multi-classifier fusion regional classification accuracy fault classification of high-speed rail; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型研究	熊晓敏	《种子科技》	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	考虑安装工艺的多特征模型匹配定位	杨贵强刘玉君李瑞汪骥	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测的策略	段仕轩李艳军曹愈远张兴成宋甫成柯宇航	《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于选择性集成学习的高速列车故障识别研究	饶川苟先太金炜东	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2018	8	在线阅读下载PDF 职称材料