基于隶属度函数的电力光纤线路健康度评估

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为了减少光纤故障因素以及故障时找出光纤的故障点,保证光纤系统的连接质量.提出一种基于隶属度函数的电力光纤线路健康度综合改进评价方法.选取电力光纤振动参数(S)、温度参数(T)、湿度参数(RH)作为衡量电力光纤线路运行状态的指标,建立关于电力光纤线路状态健康程度的隶属度关系矩阵;并在进行综合评价时改进了光纤线路状态因素综合权重的计算方法,通过仿真验证了该评价方法的正确性和可靠性,结果表明相比于传统方式系统提高了 26%的准确率.利用该模型进行电力光纤线路健康度的计算,实现对电力光纤线路状态的评价分析.
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传统图像目标识别技术,分配目标特征点主方向的角度较大,导致目标识别精度较差.为此,提出基于CNN的机器人视觉光谱图像目标识别技术.将光谱图像转化为灰度图,对图像进行增强处理,选取线性均值滤波,去除图像脉冲噪声和高斯噪声,将Hessian矩阵模板应用于灰度图像,比较矩形区域内每个像素,获得局部极值点,初步确定目标轮廓和边沿的空间尺度,再对目标进行一层层卷积操作,迭代训练后提取细节特征,与模板图像特征进行匹配,识别目标类别.机器人抓取带有飞机目标的视觉光谱图像,进行对比实验,结果表明,此次设计技术相比传统技术
为了剔除点云中离散点噪声和密集平面噪声且保留点云的特征,提出了一种改进的具有半径滤波和RANSAC优点的点云图像去噪新方法.首先利用体素下采样对原始点云数据进行精简,然后针对离散点噪声,使用半径滤波将其剔除,最后在保留原始RANSAC算法的基础上,引入高度信息参数对拟合出的平面进行区分,据此进一步剔除点云中的密集平面噪声.实验结果表明,经过本方法去噪后SNR比传统方法和新方法处理后的分别高出152.94%和79.17%;同时本方法在运行时间上也分别快了 96.27%和98.56%.
采用硅胶柱色谱、凝胶色谱及高压制备色谱等方法对一支箭(Ophioglossum vulgatum Linn.)的黄酮类成分进行分离纯化和结构表征.共分离得到黄酮类化合物5个,分别为3-O-甲基槲皮素7-O-β-D-葡萄糖基-4′-O-β-D-葡萄糖苷(1),槲皮素3-O-(6-O-咖啡酰基)-β-D-葡萄糖基-(1→2)-α-L-鼠李糖-7-O-α-L-鼠李糖苷(2),瓶尔小草素-7-O-β-D-葡萄糖苷(3),山柰酚3-O-(6-O-咖啡酰基)-β-D-葡萄糖基-(1→2)-α-L-鼠李糖-7-O-α-
在环境监测中,氨氮是一种常见污染物,也是水体富营养化及衡量水体质量的重要指标.在日常分析中,气相分子吸收光谱法由于操作简便等优点得到广泛应用,是实验室中常用的测定水质氨氮的方法.本文通过研究纳氏试剂分光光度法与气相分子吸收光谱法在pH、色度、浊度、亚硝酸根等在实验中对氨氮测定的影响,得出在恒定温度下,气相分子吸收光谱法对水样条件的包容性大,对不同水质都能准确测定,值得推广.
目前国内尚无菌核净·啶酰菌胺组合杀菌剂的报道,我们探索了菌核净·啶酰菌胺悬浮剂的配方,填补了这一空白.悬浮剂在储存运输中容易发生絮凝、沉淀现象,并且该组合有效成份中特殊基团的存在,使其容易发生奥氏熟化而失去活性.为解决上述问题,本文通过优化试验筛选得到配方结构适当、性能优异的42%菌核净·啶酰菌胺悬浮剂.
传统方法无法获得高精度的光纤入侵行为识别结果,为了提高光纤入侵行为识别精度,提出了基于信号处理技术的光纤入侵行为识别方法.首先采集光纤入侵行为的信号,并引入信号处理技术提取光纤入侵行为的特征向量,然后引入数据挖掘技术建立光纤入侵行为识别模型,最后与其他方法进行了光纤入侵行为识别仿真对比测试.结果表明,本方法的光纤入侵行为特征识别正确率,被维持在88%上下,产生的偏差最低保持在5.06%,提高了光纤入侵行为识别效率,具有较强的抗干扰能力.
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研究人工种植灯盏细辛当中的总黄酮含量.选择料液比、回流时间、乙醇浓度、提取次数作为考察因素,采用正交试验法确定灯盏花中总黄酮的最佳提取工艺.紫外分光光度法测定总黄酮含量.人工种植灯盏细辛干燥生药中的总黄酮的最佳提取条件为6倍量的65%乙醇提取3次,每次2 h.总黄酮平均含量为6.87%,RSD为1.66%.人工种植灯盏细辛总黄酮有效成分含量远高于野生药材.
建立测定糯米藤中槲皮素和山柰酚含量的方法.采用HPLC法测定糯米藤中槲皮素和山柰酚的含量.色谱柱为X-Peonyx C18柱(250 mm×4.6 mm,5μm),流动相为甲醇-0.1%磷酸(55:45),检测波长为360 nm,流速1.0 mL·min-1,柱温30℃,进样量为10μL.槲皮素和山柰酚的进样量分别在0.16~1.6μg和0.022~0.22μg线性关系良好(r=0.9999),平均加样回收率分别为98.77%(RSD=0.92%)和99.29%(RSD=1.91%).该方法简便、快速、重
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