检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：柴翔朱恩平刘晓晶熊进标张滕飞何辉 200240 上海市闵行区东川路800号

一种空间热离子反应堆实时在线系统状态修正方法，针对空间热离子反应堆TOPA‑II建立几何模型，在离线阶段基于实验平台和几何模型执行不同瞬态工况并采集工况数据后，通过聚类和归一化处理，对得到的分类数据分别训练不同类别下的神经... 详细信息

标准号: CN116595883A

一种空间热离子反应堆实时在线系统状态修正方法，针对空间热离子反应堆TOPA‑II建立几何模型，在离线阶段基于实验平台和几何模型执行不同瞬态工况并采集工况数据后，通过聚类和归一化处理，对得到的分类数据分别训练不同类别下的神经网络，再根据数据分类结果训练分类器；在在线阶段，通过训练后的神经网络对收到的测量数据进行加权修正，并通过训练后的分类器对加权修正结果进行工况判断，反复迭代后将得到的判断结果储存在数据库中，然后采用基于Legendre函数的最小二乘法构建预测模型，并对神经网络输出的加权修正结果进行平滑处理输出；在没有接收到测量结果时，采用预测模型得到的预测结果与程序计算结果加权修正输出。本发明解决了在线测量数据在传输期间内模型无法获得可靠数据进行修正的问题。

关键词：加权修正几何模型神经网络预测模型热离子反应堆程序计算结果神经网络输出实时在线系统归一化处理训练分类器最小二乘法测量数据传输期间反复迭代分类数据工况判断工况数据可靠数据离线阶段判断结果平滑处理实验平台数据分类瞬态工况预测结果在线测量在线阶段状态修正输出分类器构建聚类数据库采集

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数值反应堆实时在线系统状态修正方法

数值反应堆实时在线系统状态修正方法

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作者：柴翔朱恩平刘晓晶熊进标张滕飞何辉 200240 上海市闵行区东川路800号

一种数值反应堆实时在线系统状态修正方法，针对空间热离子反应堆TOPA‑II建立几何模型，在离线阶段基于实验平台和几何模型执行不同瞬态工况并采集工况数据后，通过聚类和归一化处理，对得到的分类数据分别训练不同类别下的神经网络，... 详细信息

标准号: CN116595883B

一种数值反应堆实时在线系统状态修正方法，针对空间热离子反应堆TOPA‑II建立几何模型，在离线阶段基于实验平台和几何模型执行不同瞬态工况并采集工况数据后，通过聚类和归一化处理，对得到的分类数据分别训练不同类别下的神经网络，再根据数据分类结果训练分类器；在在线阶段，通过训练后的神经网络对收到的测量数据进行加权修正，并通过训练后的分类器对加权修正结果进行工况判断，反复迭代后将得到的判断结果储存在数据库中，然后采用基于Legendre函数的最小二乘法构建预测模型，并对神经网络输出的加权修正结果进行平滑处理输出；在没有接收到测量结果时，采用预测模型得到的预测结果与程序计算结果加权修正输出。本发明解决了在线测量数据在传输期间内模型无法获得可靠数据进行修正的问题。

关键词：加权修正几何模型神经网络预测模型反应堆程序计算结果神经网络输出实时在线系统归一化处理训练分类器最小二乘法测量数据传输期间反复迭代分类数据工况判断工况数据可靠数据离线阶段判断结果平滑处理实验平台数据分类瞬态工况预测结果在线测量在线阶段状态修正输出分类器热离子构建聚类数据库采集

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《高炉冶炼自学习模糊测辨实时在线系统》通过技术鉴定

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自动化与仪表 1985年第1期 6-6页

作者：赵红王世强

由天津工业自动化仪表研究所与太原钢铁公司合作的“高炉冶炼自学习模糊测辨实时在线系统”于1985年6月初在太原通过技术鉴定。这次鉴定会是由冶金部科技司主持召开的。来自全国各大钢铁公司、研究所、高等院校的冶炼、自动控制、人工... 详细信息

由天津工业自动化仪表研究所与太原钢铁公司合作的“高炉冶炼自学习模糊测辨实时在线系统”于1985年6月初在太原通过技术鉴定。这次鉴定会是由冶金部科技司主持召开的。来自全国各大钢铁公司、研究所、高等院校的冶炼、自动控制、人工智能、模糊数学领域的专家学者,对该系统进行了全面考核,认为系统已达到原定的技术指标。专家们认为将《自

关键词：实时在线系统高炉冶炼技术鉴定

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基于实时Web技术的车间监测系统设计与实现

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计算机应用 2023年第S01期43卷 201-206页

作者：高志辉秦琦段暕沈旭计效园刘智勇廖广兰华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074 华中科技大学材料科学与工程学院武汉430074

为推进传统铸造车间智能化、数字化转型,解决车间数据管理效率低、利用效率低等问题,引入WebSocket技术建立了一套实时在线的车间数据监测系统,实现了工业数据接入、数据实时监测、报警提示、历史数据分析等功能。首先,通过Modbus/TCP... 详细信息

为推进传统铸造车间智能化、数字化转型,解决车间数据管理效率低、利用效率低等问题,引入WebSocket技术建立了一套实时在线的车间数据监测系统,实现了工业数据接入、数据实时监测、报警提示、历史数据分析等功能。首先,通过Modbus/TCP采集设备的参数实时值,将数据转储到MySQL数据库中;其次,利用Django服务器监听数据库更新事件,并创建服务器与浏览器之间的WebSocket双向数据通信通道,实现数据高效稳定传输;最后,通过Vue双向数据绑定技术将实时数据绑定到ECharts折线图、面积图等组件中,实现数据的科学展示。所提系统覆盖车间所有设备的126个参数,响应时间相较于传统Ajax轮询至少缩短了10 ms,数据同步周期可达到200 ms;所提系统在实际工程应用中已实现稳定运行,能有效降低前后端通信带宽,提高响应速度,为管理人员提供详细的生产信息,大幅提升了管理效率和生产效率。

关键词：智能制造监测可视化实时在线系统 WebSocket长连接 Django框架 Vue双向数据绑定

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展望21世纪教育模式:远程教育系统

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当代教师教育 2000年第1期 18-20页

作者：曹沛涛,吕现斌陕西师范大学继续教育学院!助理研究员西安710062 陕西师范大学继续教育学院!助理研究员西安710062

远程教育是利用现代信息技术发展高素质教育的一种教育模式 ,本文从实时远程教学系统、远程考试系统、远程答疑系统、远程交流系统及虚拟教育中心诸方面对远程教育系统作以阐述

关键词：教育模式远程教育系统虚拟环境互联网实时在线系统

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展望21世纪教育模式：远程教育系统

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陕西师范大学继续教育学报 2000年第1期17卷 18-20页

作者：曹沛涛吕现斌陕西师范大学继续教育学院，西安710062

远程教育是利用现代信息技术发展高素质教育的一种教育模式，本文从实时远程教学系统、远程考试系统、远程答疑系统、远程交流系统及虚拟教育中心诸方面对远程教育系统作以阐述。

关键词：教育模式远程教育系统虚拟环境互联网实时在线系统远程考试系统远程交流系统

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基于运动想象的脑机接口的研究

基于运动想象的脑机接口的研究

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作者：周鹏天津大学

学位级别：博士

脑机接口(Brain-Computer Interface ,BCI)是基于脑电信号,而不依赖于脑的正常输出通路(即外周神经和肌肉)的,实现人脑与计算机或其它电子设备通讯和控制的技术。BCI可以为那些大脑正常,而中枢神经系统受到严重损伤的闭锁病人提供一种... 详细信息

脑机接口(Brain-Computer Interface ,BCI)是基于脑电信号,而不依赖于脑的正常输出通路(即外周神经和肌肉)的,实现人脑与计算机或其它电子设备通讯和控制的技术。BCI可以为那些大脑正常,而中枢神经系统受到严重损伤的闭锁病人提供一种与外界交流和控制的途径,在康复领域具有重大应用价值。本文在充分了解国内外相关研究的基础上,以运动想象作为切入点,系统地研究了基于左右手运动想象的脑机接口从离线分析到在线应用的各个层面的问题,取得了卓有成效的成果。针对受试者在运动想象时的个体差异所造成的特征提取的盲目性,分类正确率难以进一步提高的缺点,本文提出了“基于时频分析的左右手运动想象频带能量特征差脑地形图法”,“基于样本熵的左右手运动想象复杂度特征差脑地形图法”,和“基于高阶累积量的左右手运动想象特征差脑地形图法”三种方法,成功解决了左右手运动想象BCI的个性化设计难题,实现了用最少的导联,最少的特征向量,最简单的特征提取和分类算法,取得较好的分类效果。全面论证了频带能量,样本熵,4阶累积量作为左右手运动想象分类特征的可行性,并针对这三种特征研究了各自的特征提取快速算法和最佳参数选择问题。探讨了五种分类器在左右手运动想象BCI中的应用,研究了其分类原理与设计方法,全面比较了各种分类器的优缺点和适用范围,为实时BCI系统分类器的选择以及个性化BCI最佳特征的选择提供理论和实验依据。为了进一步改善BCI系统性能,本文对运动想象思维策略的选择,EEG采集方式,训练数据选择等方面进行了深入探讨。实验结果表明:复杂度高的左右手运动想象策略对于BCI系统整体分类正确率的提高有所帮助;三同心圆环拉普拉斯电极具有良好的空间分辨率和空间定位性能,比传统EEG测量更能有效检测运动想象时的大脑区域化特征,而且操作简单,适合在线BCI系统的应用;“基于决策融合的训练数据选择算法”,可以排除原样本中由于受试者主观因素导致的“不利样本”,有效改善分类器的性能,提高BCI分类正确率。自行研制了基于左右手运动想象的实时在线BCI系统,采用“决策融合”算法实现了对空闲状态的识别,成功解决了该类BCI连续工作问题。并在此基础上,将BCI与具体应用相结合,开发了“基于BCI的瘫痪病人辅助康复系统”和“基于BCI的环境控制系统”,初步实验证明了这两种应用方案的可行性,展示了其潜在应用价值。

关键词：脑机接口脑电运动想象个性化设计特征提取模式识别样本熵神经网络支持向量机实时在线系统决策融合

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基于表面肌电信号的实时在线肌肉疲劳估计方法研究

基于表面肌电信号的实时在线肌肉疲劳估计方法研究

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作者：付梦龙中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

表面肌电信号是人体三大生理电信号(肌电、脑电、心电)之一,它来源于中枢神经系统对外界刺激做出反映时的电位变化。在神经的支配作用下,通过在细胞膜表面引发极化反应,导致膜电位发生变化,进而在肌肉纤维上进行电位的叠加和传播,从而... 详细信息

表面肌电信号是人体三大生理电信号(肌电、脑电、心电)之一,它来源于中枢神经系统对外界刺激做出反映时的电位变化。在神经的支配作用下,通过在细胞膜表面引发极化反应,导致膜电位发生变化,进而在肌肉纤维上进行电位的叠加和传播,从而在皮肤表面产生可检测的生理电信号。其作为人体肌肉细胞电位活动的外在综合表征,可以反映出当前人体的生理状态和意识状态特征,如肌纤维力量、肌肉状态、人体心理活动、大脑运动意图等。此外,表面肌电信号物理特性的变化还与骨骼肌在疲劳收缩过程中发生的生化和生理变化密切相关。肌肉疲劳最直观的感受是肌力减弱,是一种产生于长时间发力或运动状态下乏力或酸疼的感觉;从生理学上说,肌肉疲劳是肌肉运动系统的做功能力或收缩能力的暂时下降导致机体不能维持预期强度动作的内在原因。肌肉疲劳的产生机理,目前存在有中枢原因和外周原因两种主流说法。中枢原因认为疲劳是大脑皮层的保护性抑制的结果,为了避免机体损伤,采取的主动性保护;外周原因从生化方面分析,认为发力中出现的钙离子运动扰动,磷酸盐等代谢产物的积累,ATP减少等因素是导致动作传导电位变化和肌肉纤维收缩力量下降的主要原因。基于表面肌电信号和肌肉疲劳之间的关系,本文以健康人为主要研究对象,以静态疲劳下的人体局部肌肉疲劳检测为研究目的,主要的研究内容有:(1)肌肉疲劳等级状态的探索性划分。在静态环境下的人体局部肌肉疲劳研究中,基于肌肉等长收缩至疲劳的实验过程,对肌肉状况进行放松态、负重态、疲劳过渡态、深度疲劳态、疲劳态五类划分,并使用监督学习方法对肌肉状态进行分类。(2)肌肉疲劳过程中表面肌电信号特征指标的发掘和优化。在上述研究基础上,通过研究分析,找出在静态疲劳下具有明显区分性的表面肌电信号疲劳指标,用于实时检测当前的肌肉状态。(3)肌肉疲劳实时在线评估方法的研究和实时在线检测系统的研发。通过对疲劳等级的划分和疲劳指标的研究,开发出能够对目标肌肉群的状态进行检测的实时在线分析系统。本文通过对以上研究内容的实现,开发出了一套可以实时在线对局部肌肉群当前状态进行检测的表面肌电信号分析系统。通过实验结果发现,离线状态下,通过ANN、KNN、LDA、SVM四类分类器对上述五种肌肉状态进行划分,在RMS和MNF特征下,使用ANN和LDA达到的平均识别效果最好,在95%和90%以上。在RMS和AR6特征下,通过ANN、KNN和LDA分类器取得平均识别准确率较高。考虑到ANN具有较多的时间花销,KNN的识别率比LDA识别效果略差,时域信号特征具有更快的计算速度,因而在实时在线的肌肉疲劳估计系统中采用了在RMS和AR6特征下的LDA分类判别器。在识别肌肉状态是否达到深度疲劳状态时,该系统最高可以达到92%的识别效果,但是对放松态、负重态、疲劳过渡态三种状态识别结果还有待改进,通过将上述三种状态统一考虑为一种状态,则可以显著提高对深度疲劳态和疲劳态之前的肌肉状态识别准确率。此外,在实时在线的识别分析上,自回归系数和均方根值的组合,可以取得更好的识别效果,而区分度更好的平均频率在肌肉状态识别上会有更低一点的识别准确度,考虑采用RMS和MNF的特征组合具有一定的特征指标信息冗余。本研究的实施对康复医学、体育运动学、人机交互、运动损伤、辅助训练等领域均有重要的现实意义和应用价值。

关键词：肌电信号分析疲劳检测实时在线系统损伤预防

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和讯时代

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网络与信息 1998年第4期 32-33页

和讯时代背景３２和讯时代ｗｗｗ．ｈｏｍｅｗａｙ．ｃｏｍ．ｃｎ站点透视艺术与娱乐中文电影资料库文学电影娱乐广场时尚时装车迷俱乐部艺术收藏艺术收藏与展览音乐美术与摄影建筑艺术金凌自由贸易城手工艺ＪＯＫＡ平面设计网戏剧女人... 详细信息

和讯时代背景３２和讯时代ｗｗｗ．ｈｏｍｅｗａｙ．ｃｏｍ．ｃｎ站点透视艺术与娱乐中文电影资料库文学电影娱乐广场时尚时装车迷俱乐部艺术收藏艺术收藏与展览音乐美术与摄影建筑艺术金凌自由贸易城手工艺ＪＯＫＡ平面设计网戏剧女人街美食城花鸟鱼虫瀛海威游戏城和讯公...

关键词：艺术收藏证券交易证券流通金融交易中文报纸实时在线系统信息咨询系统和讯

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基于深度学习的对监控数据趋势的预测方法及系统

基于深度学习的对监控数据趋势的预测方法及系统

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作者：方皓达彭冬黄帅 100193 北京市海淀区东北旺西路中关村软件园二期(西扩)N-1、N-2地块新浪总部科研楼2层

本发明涉及计算机监控技术领域，具体涉及基于深度学习的对监控数据趋势的预测方法及系统，所述方法包括：离线训练系统从实时流数据中提取若干数据构成数据集，并对数据集进行计算得到预测模型；实时在线系统从实时流数据中提取若干数... 详细信息

标准号: CN107832913A

本发明涉及计算机监控技术领域，具体涉及基于深度学习的对监控数据趋势的预测方法及系统，所述方法包括：离线训练系统从实时流数据中提取若干数据构成数据集，并对数据集进行计算得到预测模型；实时在线系统从实时流数据中提取若干数据构成预测集，并使用预测模型对预测集进行计算，得到监控系统的未来流数据的预测结果；所述数据集与预测集的交集为空。在本发明中，离线训练系统通过分析实时流数据，得到预测模型，然后实时在线系统将该预测模型结合实时流数据可以得到监控系统的未来流数据的预测结果。此结果可以作为未来监控数据趋势的一个良好参考，为我们的运维人员解放出来许多精力和时间。

关键词：预测模型实时流数据集预测集实时在线系统监控数据监控系统离线训练预测结果流数据计算机监控技术交集运维参考预测分析学习

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