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张晓晖

作品数:65 被引量:147H指数:7
供职机构:西安理工大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金陕西高等教育教学改革研究项目国家科技攻关计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程文化科学交通运输工程更多>>

文献类型

  • 34篇期刊文章
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  • 2篇学位论文
  • 2篇会议论文

领域

  • 34篇自动化与计算...
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主题

  • 11篇网络
  • 9篇神经网
  • 9篇神经网络
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  • 3篇院校
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  • 3篇时延补偿
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机构

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作者

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传媒

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  • 1篇现代电子技术

年份

  • 8篇2024
  • 10篇2023
  • 10篇2022
  • 8篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2015
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  • 1篇2012
  • 3篇2010
  • 3篇2009
  • 2篇2007
  • 4篇2006
  • 1篇2005
  • 1篇2002
  • 4篇2001
65 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
地方院校自动化专业创新型应用人才培养模式改革被引量:7
2009年
地方院校自动化专业应用人才培养中存在着人才培养特色不鲜明、学生实践能力不强、教学内容与生产实际和技术发展结合不紧密的问题。本文以满足地方经济建设和技术发展对自动化高素质应用人才的需求为目标,在加强基础理论教学的同时,注重学生工程实践能力和创新意识的培养,提出并实践了自动化专业创新型应用人才"1433"培养模式,较好的解决了上述问题,取得了显著成效。
刘丁刘军刘涵张晓晖李琦
关键词:创新型应用人才反馈型工程实践能力培养
基于差分Causal LSTM模型的气象图像短时预测研究被引量:1
2023年
为解决气象图像序列在短时预测时预测精度低的问题,利用一种具有级联记忆单元的Causal LSTM,将图像梯度差分惩罚因子引入训练过程,来提高预测模型对短时序列动态和突变的建模能力,提出了差分Causal LSTM模型。研究首先通过循环神经网络建立气象图像短时预测模型,然后分析了ConvLSTM模型对气象雷达回波图与卫星云图序列的预测效果,对于ConvLSTM模型预测气象图像存在严重模糊的问题,使用差分Causal LSTM模型进行优化,结果表明改进的模型能够有效改善模糊,提升预测结果的准确性。改进后的差分Causal LSTM模型在HKO-7数据集的测试样本中,关键成功指数(CSI)提高了0.019,在气象云图数据集中提高了0.078,模糊程度有所减弱。
张晓晖白文奇杨松楠王晓娟
工业计算机网络在电弧炉炼钢控制系统中的应用
2001年
设计了基于工业计算机网络的电弧炉控制系统,采用三层网络结构即管理层、控制层、设备层来完成对电弧炉和精练炉的控制。为了降低生产成本、提高系统的安全可靠性,在控制层采用PROFIBUS-FMS和TCP/IP两种网络协议传递信息。该系统可实现炼钢过程的优化控制及数据监控,完成作业优化,提高作业效率。 (将发表在《西安理工大学学报》2001 Vol.17 No.2)
李强梁莉张晓晖刘庆丰
关键词:电弧炉炼钢控制系统网络结构优化控制数据监控
基于RRT~*的航迹规划滚动优化算法被引量:1
2018年
针对动态环境下,微小型无人机实时、自主地规划航迹难的问题,基于渐进最优的快速扩展随机树(RRT*)算法,提出了RRT*的滚动时域优化算法,该算法利用理论航线和实时飞行航迹点局域探测,结合滚动优化理论,预测下一个区域的航迹,并通过轨迹的平滑处理算法,实现对实际飞行轨迹的实时预测修正。仿真结果表明,在动态模拟环境下,本文提出的算法和RRT*相比,在实时性和准确性都有大幅度提高,为无人机航迹规划问题提供一个新途径。
刘浩林张晓晖刘青
关键词:微小型无人机
重离子单粒子效应试验标定系统
2021年
针对国内加速器束流快速标定的需求并参考欧洲航天局的单粒子翻转监测器,本文成功研制重离子单粒子效应标定系统,并成功应用于国内串列重离子加速器束流的单粒子效应试验标定。试验结果表明,11种重离子分别在入射角度为0°、45°和60°的辐照下,可以标定系统在"00"和"FF"数据模式下的SEU(Single Event Upset)截面数据。通过与国内外主要加速器的单粒子翻转试验数据结果的比对,分析标定系统内部单粒子翻转物理分布图,验证所设计的单粒子标定系统可以对重离子加速器中束流的准确性和均匀性进行准确监测。
刘浩林刘青张晓晖孙静古松钟征宇
关键词:超快光学单粒子效应重离子加速器
基于深度学习的机械臂抓取姿态估计实验设计被引量:2
2023年
为高效准确估计出机械臂对未知物体抓取姿态,提出了一种基于深度学习的机械臂抓取姿态估计方法,并设计了相关实验。该方法将生成抓取卷积网络GGCNN与挤压激励(SE)网络模块相结合,提出基于注意力机制的生成抓取卷积网络SE-GGCNN模型,提高抓取姿态估计的准确率。在Cornell数据集和JACQUARD数据集上进行了比较性实验。结果表明,相比于基本的GGCNN模型,SE-GGCNN模型在保证实时性的同时,将IoU指标值由原先的76%提升至82%;对于数据集中未出现过的新对象具备很好的鲁棒性和自适应性;单张图片115 ms的检测用时表明所提出的方法适合实时应用,提升了未知物体抓取姿态估计的准确率。
辛菁龚爱玲赵永红穆凌霞弋英民张晓晖
关键词:机械臂
一种基于静脉识别与大数据平台的定位装置及方法
本发明公开了一种基于静脉识别与大数据平台的定位装置,包括中央处理器,中央处理器分别连接腕部静脉识别模块、红外测温模块、定位模块、信息存储模块、电源模块、显示模块和无线传输模块;腕部静脉识别模块用于获得静脉图像,并建立使用...
薛艳敏张旭阳张晓晖
文献传递
初期升腾烟雾主运动方向快速提取算法的研究
2014年
通过烟雾运动分析发现在烟雾内部会呈现出局部小运动特征,基于此提出了一种新颖的烟雾运动方向快速提取算法。算法通过Meanshift核函数直方图构建烟雾运动特征模型,并利用Bhattachyarya系数值估计烟雾块的运动矢量方向。同时,为了抑制噪声和刚性物体的干扰,设计了时间窗对每个数据块的运动进行统计,通过估算出每个烟雾疑似区域主运动所占的比率实现对烟雾内部运动方向的识别。实验结果表明,该算法很好地提取了烟雾的运动方向特征,降低了运动估计的运算复杂度和提高搜索精度,并对干扰有很强的排除能力,为进一步的烟雾的识别算法研究提供了判据。
刘青张晓晖黄军勤
关键词:MEANSHIFT时间窗
考虑多源信息时基于深度学习模型的变压器状态评估方法
本发明公开了一种考虑多源信息时基于深度学习模型的变压器状态评估方法,包括收集变压器运行状态历史数据作为样本集,对样本集中数据进行预处理和标注,将标注后的样本数据划分为训练集和测试集,搭建基于双向独立循环神经网络结构的深度...
邓亚平贾颢同向前张晓晖
文献传递
电弧炉神经网络预测补偿控制系统设计与实现
2006年
利用神经网络预测技术设计实现了一套电弧炉电极智能控制系统,介绍了系统的整体结构和实现技术。系统采用神经网络预测电弧炉电弧下一时刻的状态,然后利用此预测结果对PID控制器的输出进行调整,使系统较好地适应负载和外扰的变化,从而获得满意的控制质量。
张晓晖康世民
关键词:电弧炉神经网络
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