徐景秀
- 作品数：16 被引量：12H指数：2
- 供职机构：黄冈师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学矿业工程更多>>
- 基于离散元法的振动破碎机破碎性能仿真优化分析被引量：2
- 2020年
- 为提高振动破碎机的破碎性能,考虑矿石的异形特征与其内部间的力学特性,运用三维逆向建模技术,得到典型钨矿石3种外形的云点数据,构建了异形多级内聚颗粒的几何及力学模型;利用离散元软件EDEM对破碎机工作过程进行仿真分析,采用二次回归正交旋转组合设计,建立破碎性能评价指标的多元回归模型及响应曲面,对试验结果进行参数优化。优化结果表明:在外锥转速为46.5 r/min、内锥振动频率为42.8 Hz、给料速度为72.6 kg/s时,振动破碎机破碎性能最优。实际破碎试验结果表明:仿真试验结果与实际试验结果在数值上存在一定偏差,但两者变化趋势及相互之间大小关系基本一致,表明了所建颗粒模型的可靠性,以及使用离散元法优化振动破碎机破碎性能的可行性。
- 徐景秀张青姚慧欧阳曦江泽鑫
- 关键词：离散元破碎机
- 物联网技术及未来发展趋势被引量：2
- 2014年
- 本文概述了物联网的概念,物联网的特征、终端技术、终端的基本工作原理及作用原理。阐述了物联网未来技术发展趋势,即十二五期间我国物联网的发展规划、未来物联网生活全智能和未来设备统一智能控制。
- 徐景秀
- 关键词：物联网终端技术
- SQL Server中GROUP BY与COMPUTE BY子句比较探讨
- 2012年
- SQL Server2005是当今数据库设计和开发中最受欢迎的数据库系统之一,也是当今最新最流行的数据库系统之一。SQL不但提供了数据定义语言(DDL)命令,还提供了数据操作语言(DML)命令[1]。本文中的GROUP BY与COMPUTE BY子句属于SELECT查询里的分组语句,通过案例数据库学生课程管理XSKC,着手介绍GROUP BY与COMPUTE BY子句的用法与比较,并以实例问题加以分析得出相应的结果。
- 徐景秀
- 关键词：DML
- 浅谈网页布局中的表格与框架被引量：1
- 2014年
- 本文简要介绍了页面布局的一般设计原则、设计方法,并主要论述了表格及框架定位页面元素,进行网页布局的方法。
- 徐景秀
- 关键词：DREAMWEAVER
- J2EE软件开发框架技术探讨被引量：2
- 2011年
- 本文探讨了常用的J2EE开发框架技术,采用一个经过良好设计的开源框架有很多好处,如基于MVC模式的Struts框架、Hi-bernate框架技术、Spring框架是IOC和AOP的组合体。
- 徐景秀
- 关键词：J2EESTRUTS框架HIBERNATE框架SPRING框架
- 基于UML的面向对象系统分析与设计被引量：1
- 2008年
- 该文描述了面向对象方法的思想及主要的几种设计方法。探讨了基于UML进行面向对象的系统分析及设计思想,提出了一种实用的基于UML的分析设计过程,并论述了UML的应用及基于UML的Rational ROSE面向对象设计过程。
- 徐景秀
- 关键词：面向对象UMLROSE
- 《SQL数据库设计与实现》“4+1”考核模式的改革与实践被引量：2
- 2013年
- 笔者从事数据库方向的教学,对于《SQL数据库设计与实现》这门课程的教学、实验、实训、特别是考核方面,有一些自己的探索与实践心得。考核是检验一个学期学习效果好坏的最好方法,学生都很重视它,只要把考核关牢牢把握好,学生才会重视课堂学习,重视实验,重视实训,也更会重视考核。用"4+1"考核模式进行学期考核,可以激发学生学习数据库的兴趣和热情,提高教学效果。
- 徐景秀熊金猛
- SQL语句查询优化探讨
- 2013年
- 越来越多的数据库应用系统正在投入使用,多数人遇到数据库系统性能问题都要检查系统级组件:内存大小、处理器数量和速度等等。调整这些组件会消除许多性能问题,但是也可能会隐藏一些潜在的问题,这些问题可以通过调整应用或用户发出的实际SQL查询得到解决。
- 徐景秀
- 关键词：数据库SQL
- 滚盘式冷床本体的设计与改进被引量：1
- 2013年
- 介绍了滚盘式冷床本体关键参数的确定以及在实际项目中所作的改进,降低了费用,在实际使用中效果良好。
- 熊金猛徐景秀
- 关键词：关键参数
- 深度学习算法的多光谱图像压缩方法被引量：1
- 2020年
- 多光谱图像压缩可以节约存储空间,加快数据传输速度,当前多光谱图像压缩方法存在损失有效数据严重,压缩后多光谱图像无法反映原始多光谱图像的信息,为了获得更加理想的多光谱图像压缩效果,提出基于深度学习算法的多光谱图像压缩方法。首先分析当前多光谱图像压缩算法的研究进展,找到易引起多光谱图像压缩效果的原因,然后采集大量多光谱图像,去除多光谱图像中的噪声,初步减少多光谱图像存储空间,最后引入深度学习算法对多光谱图像中的冗余信息进行检测,删除大量的冗余信息,实现多光谱图像压缩。测试结果表明,深度学习算法可以高效地对多光谱图像进行压缩,多光谱图像压缩比率要高于其它方法,减少了多光谱图像存储所需要的空间,提高了多光谱图像传输速度,缩短了多光谱图像压缩时间,验证了深度学习算法用于多光谱图像压缩的优越性。
- 徐景秀张青
- 关键词：多光谱图像数据冗余
