摘要：针对传统手势识别方法中人工特征提取信息不完整导致的识别率较低以及识别手势类别较少的问题,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的原理,设计了一种深度CNN框架,对多通道的表面肌电信号进行手势动作识别。所应用的表面肌电信号数据来自Ninapro数据库中DB2健康个体数据集,分别识别9种手指动作和49种手势动作(49种手势动作包含9种手指动作),另外40种手势动作是17种基本手势动作和23种手腕动作。对数据集的表面肌电信号数据进行提取均方根值特征,生成12通道的训练集、验证集和测试集。将处理过的表面肌电信号送入到深度CNN中,经过卷积、批次归一化、池化、梯度下降及dropout层处理,仿真测试后,DB2数据集的9种手势动作识别率是99.10%,49种手势动作手势不识别率是64.58%。

摘要：针对中俄东线高钢级大直径天然气管道的建设情况,通过对标国内外管道标准,分析对比了国内外标准在X80高钢级钢管的制作与检验、大直径钢管配套低温(-45℃)用管材管件、全自动焊等三方面的相关规定。通过对比发现,在X80钢级钢管的制作与检验方面,中石油标准相比国标具有一定的先进性;在大直径钢管配套用三通的设计、测试与检验方面,技术要求均高于美国标准;在全自动焊接技术要求中,国内外标准对于焊缝工艺、质量检测中的工艺评定、质量检测等方面差异较小。分析表明,国外标准有值得借鉴的地方,同时我国标准的技术水平也在不断提高,建议充分吸收先进做法,提升现有标准水平。