103767324位式光電編碼器數(shù)據(jù)秉銘DFS60A-BEEA16384產(chǎn)品電子商務的不斷發(fā)展,眾多農(nóng)產(chǎn)品紛紛轉(zhuǎn)戰(zhàn)線上銷售,茶產(chǎn)品同樣在積極開辟電商渠道,并已成為大的農(nóng)產(chǎn)品之一。在真實的茶產(chǎn)品電商購買環(huán)境中,一個用戶購買過的茶產(chǎn)品數(shù)量往往只占茶產(chǎn)品總數(shù)的很小一部分,這導致用戶評分數(shù)據(jù)十分稀疏,從而給構(gòu)建高效的茶產(chǎn)品推薦系統(tǒng)帶來了困難。考慮到除了用戶對茶產(chǎn)品的評分數(shù)據(jù)外,還包含茶產(chǎn)品標簽以及用戶-茶產(chǎn)品評論數(shù)據(jù),合理利用這些數(shù)據(jù)可以有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題并提高茶產(chǎn)品的個性化推薦能力。然而茶產(chǎn)品標簽數(shù)量少、重復利用率高,茶產(chǎn)品評論又多噪聲、高冗余,這給標簽以及評論數(shù)據(jù)的有效利用帶來了困難。針對上述問題,本文提出了基于雙自編碼器結(jié)構(gòu)的茶產(chǎn)品評分預測模型,該模型主要分為特征提取自編碼器和評分預測自編碼器兩部分,分別負責茶產(chǎn)品特征因子的提取,以及茶產(chǎn)品評分預測。本文主要研究內(nèi)容如下:（1）從茶產(chǎn)品評論中提取出關(guān)鍵詞語作為茶產(chǎn)品特征詞,與茶產(chǎn)品標簽融合并進行向量化處理,通過茶產(chǎn)品特征提取自編碼器的處理后得到茶產(chǎn)品的特征因子,作為評分預測自編碼器的輔助信息與茶產(chǎn)品評分數(shù)據(jù)融合。（2）將茶產(chǎn)品評分數(shù)據(jù)與茶產(chǎn)品特征因子融合,得到融合后的茶產(chǎn)品評分數(shù)據(jù)作為評分預測自編碼器的輸入,且在訓練過程中茶產(chǎn)品的特征因子一直參與評分預測自編碼器參數(shù)的調(diào)整與修正,從而使評分預測得到較大提升。（3）利用采集到的真實數(shù)據(jù)集,按照先特征提取自編碼器后評分預測自編碼器的順序調(diào)整關(guān)鍵參數(shù),探究不同參數(shù)取值對茶產(chǎn)品評分預測響,進而選擇參數(shù)設定與優(yōu)化方案。（4）根據(jù)相關(guān)性能評價指標,驗證本算法的性能,并將本算法的性能指標與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法、隱因子模型以及其他利用自編碼器的推薦算法進行比較驗證時代的到來,現(xiàn)代社會對信息的安全性要求越來越高,人們對私人用品、個人理財、電子商務等安全性的保障表現(xiàn)出*的關(guān)注度。而身份認證是保證信息安全的前提,生物特征識別作為一項身份認證技術(shù),由于其高安全性和便利性,越來越受到人們的關(guān)注。隨著社會的發(fā)展與技術(shù)的進步,其應用也越來越廣泛,如門禁系統(tǒng)、ATM系統(tǒng)、安防監(jiān)控系統(tǒng)、醫(yī)療保健和信息安全等領域。在眾多的生物特征識別技術(shù)中,由于手指靜脈位于人體內(nèi)部,不容易被復制和偽造,因此手指靜脈識別技術(shù)成為近年來發(fā)展前景的生物識別技術(shù)之一。近年來,深度學習技術(shù)已成功應用于計算機視覺、自然語言處理等領域并取得一系列成果。基于此,本文結(jié)合深度學習理論對手指靜脈圖像的特征提取與防偽檢測展開了一系列研究,主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:（1）研究基于稀疏自編碼器的手指靜脈圖像分割算法。首先,提出了一種自動標注的方法來獲得靜脈和背景像素的標注。然后,構(gòu)建訓練集合并進行訓練。后,將模型用于測試圖像的分割。在公用數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,提出的算法優(yōu)于基于手工特征的靜脈分割算法,有效地降低了手指靜脈認證系統(tǒng)的誤率。（2）研究基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的手指靜脈特征恢復算法。首先,通過使用稀疏自編碼器對原始圖像分割得到二值圖像,并對二值圖像細化提取出骨架圖像。然后構(gòu)建訓練集合進行訓練并用于靜脈特征的恢復,得到較完整的手指靜脈特征。后提取靜脈細節(jié)點實現(xiàn)對個人身份的認證。在公用數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,提出的算法不僅能夠?qū)o脈特征進行恢復,而且能夠提高手指靜脈識別性能。（3）研究基于深度置信網(wǎng)絡的手指靜脈防偽檢測算法。首先,將一幅手指靜脈圖像分成不同的小塊,建立訓練數(shù)據(jù)集合。然后,通過訓練模型并將其用于真假手指靜脈圖像的真假鑒別中。在公用數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,提出的算法能夠?qū)偈种胳o脈圖像進行檢測,有效地提高了手指靜脈認證系統(tǒng)的識別度學習輔助診斷醫(yī)學圖像的技術(shù)成為熱門的研究方向。根據(jù)有關(guān)資料顯示,心血管疾病是造成*死亡率較高的重要因素。如何提高醫(yī)生對心血管疾病的診斷效率以及盡早的確定治療方案也成為了人們較為關(guān)注的健康問題。通過利用計算機輔助手段來快速地處理大量的心臟圖像數(shù)據(jù)以此加快醫(yī)生的診斷效率和準確率,這是非常具有臨床研究意義的一項工作。之前針對心臟圖像的研究都是利用手工來描繪分析心臟組織結(jié)構(gòu)（如雙心室和左心房）的輪廓,通過量化分析組織結(jié)構(gòu)的各項功能指標來判斷心臟是否發(fā)生病變。在臨床應用上,目前主要還是通過放射科醫(yī)生人工描繪心臟雙室和左心房的輪廓,這比較耗時,枯燥且效率低下。本文通過利用深度學習算法實現(xiàn)心臟的雙心室和左心房區(qū)域的,具體研究工作如下:1.從磁共振圖像準確分割心臟雙心室對分析和評估心血管系統(tǒng)的功能具有重要意義。然而,心臟雙心室圖像的復雜結(jié)構(gòu)使全自動分割成為*的挑戰(zhàn)。本文從像素水平的角度提出了一種改進的編碼器-絡,用于雙心室分割。該網(wǎng)絡通過改進的編碼器-體系結(jié)構(gòu)明確解決了復雜心臟結(jié)構(gòu)的高可變性,該體系結(jié)構(gòu)由著火空洞卷積模塊和消防空洞卷積模塊組成。這種改進的編碼器-體系結(jié)構(gòu)的優(yōu)點是能夠獲得語義任務感知表示并保留細粒度信息。另外,該方法可以通過專門設計的卷積長期和短期記憶結(jié)構(gòu)動態(tài)捕獲連續(xù)心臟圖像之間潛在的時空相關(guān)性。它可以模擬連續(xù)圖像之間的時空上下文。這些模塊的組合使整個網(wǎng)絡得到準確、魯棒的分割結(jié)果。該方法在145個臨床病人上通過留一法交叉驗證方法來評估性能,平均Dice值高達0.96（左心室）,0.89（心肌）和0.903（右心室）。這些結(jié)果證明了本文的方法在像素級別分割雙心室區(qū)域的有效性和優(yōu)勢,它也揭示了所提出的自動分割系統(tǒng)可以被嵌入到臨床環(huán)境中,以加速雙心室的量化,并擴展到體積分析和區(qū)域壁厚分析等。2.左心房分割過程和結(jié)果在心房顫動的臨床分析中至關(guān)重要,對分割之后的心房結(jié)構(gòu)進行可視化能夠增進對房顫的了解以及盡早確定治療方案。然而,大多數(shù)現(xiàn)有方法在其網(wǎng)絡中都是直接傳遞特征信息,這可能導致冗余信息被傳遞而影響終的分割性能。此外,他們沒有進一步考慮分割后的心房可視化,這導致對基本的心房解剖結(jié)構(gòu)缺乏了解。本文提出了一種新的統(tǒng)一深度學習框架,用于同時分割和可視化心臟左心房。首先,設計一種新的雙路徑模型來增強心臟圖像的表現(xiàn)力,通過一個多尺度上下文感知模塊,有效處理左心房及相關(guān)肺靜脈端的復雜外觀和形狀變化,接著將生成的多尺度特征反饋給門控雙向消息傳遞模塊.

103767324位式光電編碼器數(shù)據(jù)秉銘DFS60A-BEEA16384缺、大氣環(huán)境污染等問題的出現(xiàn),具有少污染、高效節(jié)能等優(yōu)點的電動汽車成為汽車行業(yè)近二十年來的發(fā)展重點。電機驅(qū)動技術(shù)是電動汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一,其水平高低直接影響了電動汽車的性能好壞。異步電機具有成本低廉、堅固性高等優(yōu)點,數(shù)年來廣泛應用于電動汽車領域。因此,研究應用于電動汽車的低電壓大電流異步電機驅(qū)動控制系統(tǒng)具有重要意義。本文首先建立了異步電機的數(shù)學模型,并結(jié)合矢量控制理論推導了其在三相靜止坐標系、兩相靜止坐標系及兩相旋轉(zhuǎn)坐標系下的電機模型,繼而分析了基于轉(zhuǎn)子磁場定向的異步電機控制方案。在此基礎上,對異步電機驅(qū)動系統(tǒng)矢量控制的關(guān)鍵技術(shù)——空間矢量脈寬調(diào)制技術(shù)進行了推導分析。為完善基于間接轉(zhuǎn)子磁場定向的異步電機控制方案,本文對控制所需的電機參數(shù)辨識方法以及給定轉(zhuǎn)矩下的定子電流分配方案進行了研究。設計了一種靜止電機參數(shù)辨識方法,無需電機空載及堵轉(zhuǎn),通過三相電壓脈寬調(diào)制實現(xiàn)對電機參數(shù)的離線辨識,并對逆變器及死區(qū)造成的誤差電壓進行了補償,該方法操作簡單、具有良好的辨識精度;同時,結(jié)合電動汽車的控制特性及節(jié)能要求,設計了一種基于大轉(zhuǎn)矩電流比的定子電流分配方案,在Simulink環(huán)境下搭建了考慮鐵損的異步電機模型,驗證了該方案的節(jié)能有效性。后,針對低線數(shù)光電編碼器應用于電動汽車電機驅(qū)動系統(tǒng)時,存在的位置檢測以及速度計算精度不足問題,分析了該問題對電動汽車加速性能的影響。在傳統(tǒng)異步電機控制方案基礎上,設計了基于位置而非速度的轉(zhuǎn)子磁鏈角觀測模塊,從而規(guī)避了低線數(shù)光電編碼器造成的速度計算誤差干擾。同時,提出了一種基于加速度在線辨識的轉(zhuǎn)子位置角預測算法,結(jié)合轉(zhuǎn)動慣量在線辨識及負載觀測器實現(xiàn)轉(zhuǎn)子加速度的實時觀測,從而預測出下一時刻的轉(zhuǎn)子位置角,并在光電編碼器的位置更新點對該預測值進行修正,提高位置精度。該方案能夠有效提高應用低線數(shù)光電編碼器異步電機控制系統(tǒng)的解耦精度,從而改善加速性能.