摘要：烧结机尾断面火焰图像蕴含大量与烧结终点相关的特征信息,充分利用烧结火焰图像特征信息进行在线判断烧结终点状态,具有可行性及工程实际意义。针对烧结机尾断面火焰图像特征信息难以提取、识别精度低以及难以满足实时性等问题,提出一种基于改进的MobileNetV3烧结断面火焰图像识别算法。以MobileNetV3作为烧结终点火焰状态特征信息提取的基础模型,引入注意力机制;改进通道注意力结构,减少特征损失提高识别精度;引入空间注意力机制,设计双分支通道空间注意力模块精确捕捉了红火区在烧结断面火焰图像中的位置和内容信息;引入数据增强和余弦退火学习率来提高模型的泛化能力,并采用冻结训练策略加速模型收敛。在烧结火焰数据集上的实验表明,该算法能够充分利用烧结火焰图像中的特征信息,识别准确率达到97.54%,较改进前提高了6.41%。

摘要：烧结火焰图像中具有细粒度的局部火焰状态特征信息和复杂多变的全局火焰状态特征信息,而传统的卷积神经网络往往对局部特征更加敏感,难以提取火焰状态的全局特征信息,从而制约烧结火焰特征的表达能力,导致烧结火焰状态分类识别精度低。针对此类问题,提出一种基于CNN-Transformer的双流网络特征融合分类方法,该方法包含CNN(convolutional neural networks)流和Transformer流两个模块,首先将CNN块和Transformer块并行设计,CNN流提取烧结火焰RGB图像中的局部特征信息,Transformer流提取烧结火焰GRAY图像的全局特征信息;然后,将双流网络分别提取的烧结火焰状态局部特征信息和全局特征信息进行级联交互特征融合;最后,利用softmax分类器实现烧结火焰状态的分类。实验结果表明,火焰分类准确率可达96.20%,与传统卷积神经网络相比提升6%~8%的识别准确率。

摘要：文章基于产品管理概念,通过对产品开发的整个生命周期中的各个环节:产品战略、产品市场、产品需求、产品规划、产品开发、产品上市、产品市场生命周期管理,中对产品本身和市场及消费者的心理需求的研究,分析产品在整个生命周期中不同阶段与设计心理战略之间的联系,达到使设计更人性化的目的。

摘要：通过建立微小型车铣加工生产率和单件生产成本目标函数,考虑相应的约束条件,构建切削参数优化选择数学模型,从优化理论的角度探讨微小型车铣加工切削参数优化问题。运用基于K-T(Kuhn-Tucker)方程解的方法和多目标优化的灰色—混合离散变量寻优算法,借助MATLAB编程进行优化计算,并用计算结果指导试验,试验证明优化结果是合理的。

摘要：通过文献资料法、实地调查法、数据分析法、教学实验等方法对水平二学生乒乓球步法训练中存在的步法差、正反手攻球连续性不稳定等情况进行调查分析,并在所得问题上进行拓展研究,通过设计步法专项训练对30名水平二学生进行分组训练,在实验前后分别对两组学生进行正、反手的攻球落点稳定性和连续性测试。实验结果:步法专项结合训练相比普通训练对水平二学生正反手攻球连续性有显著的提升作用(P<0.05),并且能够更好地提升学生正、反手的落点稳定性,帮助稳定学生攻球动作;组别中男女生训练后正手连续、正反手落点稳定性之间没有显著性差异,但女生反手连续性提升较于男生更高。