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二维码技术在智能分布式实物仓储管理系统中的应用 被引量：6
1
作者 曹权林 王秋菊 +3 位作者 梁鸭红 罗庆兵 张瑜桐 冯泽仲 《软件导刊》 2019年第7期159-162,共4页
智能仓储管理作为衡量企业信息化程度的重要标志备受关注。当前企事业库存物资繁多、存放零散,可能导致应急事故发生后,进行作业准备时难以准确查询现有物资,从而严重影响生产甚至造成巨大生命财产损失。针对该问题,首先对仓储管理技术... 智能仓储管理作为衡量企业信息化程度的重要标志备受关注。当前企事业库存物资繁多、存放零散,可能导致应急事故发生后,进行作业准备时难以准确查询现有物资,从而严重影响生产甚至造成巨大生命财产损失。针对该问题,首先对仓储管理技术现状进行总体论述分析,然后为实现物资管理可追溯性,将二维码技术应用于多层级实物仓储管理系统,以方便企业物资管理与后期维护,并设计一套智能分布式实物仓储管理系统。该系统通过信息化技术手段,实现仓储实物管理信息化、移动化,可确保所有环节高效、准确运行,提升企业仓储管理水平与效率。 展开更多
关键词 信息技术 二维码 智能仓储管理系统
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农业院校《互换性与技术测量》教学思考与课程思政——以河南农业大学机制专业为例
2
作者 谷汉卿 丁攀 +1 位作者 商俊娟 冯泽仲 《中文科技期刊数据库（文摘版）教育》 2024年第11期057-060,共4页
《互换性与技术测量》课程是普通高等院校针对机械专业人员或相关学科的人员开设的一门技术基础课,将互换性标准化的内容与误差检测测量结合在一起。针对《互换性与技术测量》教学问题,以河南农业大学机制专业为例进行分析思考。本文阐... 《互换性与技术测量》课程是普通高等院校针对机械专业人员或相关学科的人员开设的一门技术基础课,将互换性标准化的内容与误差检测测量结合在一起。针对《互换性与技术测量》教学问题,以河南农业大学机制专业为例进行分析思考。本文阐述了课程思政元素的有机融入对学生学习的兴趣和教师教学效果的提升。同时对实际课堂的教学实践进行了介绍与分析。通过“教学+思政”的融会贯通,切实提升教学质量,达到课程育人的目的,最终使学生成为农业创新型、复合应用型人才。 展开更多
关键词 课程思政 互换性与技术测量 混合式教学 教学实践
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基于忆容器混沌电路设计及图像加密算法 被引量：1
3
作者 冯泽仲 王晓东 《计算机与应用化学》 CAS 2017年第3期251-256,共6页
研究设计了一类基于忆容器的混沌电路,功率谱、Lyapunov指数的计算结果和系统运动轨迹的仿真结果验证了该系统的混沌性。鉴于传统图像加密技术和低维混沌加密技术存在安全性不高、密钥空间相对较小的局限性,本文提出一种基于该混沌系统... 研究设计了一类基于忆容器的混沌电路,功率谱、Lyapunov指数的计算结果和系统运动轨迹的仿真结果验证了该系统的混沌性。鉴于传统图像加密技术和低维混沌加密技术存在安全性不高、密钥空间相对较小的局限性,本文提出一种基于该混沌系统的图像加密方法,并对其进行了数值仿真与性能分析。安全性分析和测试结果表明,该算法对密钥非常敏感,相邻像素满足零相关性,具有较强的安全性和良好的加密效果。 展开更多
关键词 忆容器混沌电路 功率谱 LYAPUNOV指数 图像加密
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基于均值散布负熵信息图的单向阀早期故障诊断方法 被引量：6
4
作者 冯泽仲 熊新 王晓东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第13期211-219,共9页
针对隔膜泵单向阀早期故障发生时信号中能揭示故障特性的冲击成分能量微弱、难以提取的问题,提出了一种基于均值散布负熵信息图的单向阀故障诊断方法:首先,利用树状带通滤波器对信号进行不同频率分辨率的频谱划分;然后,分别计算各频带... 针对隔膜泵单向阀早期故障发生时信号中能揭示故障特性的冲击成分能量微弱、难以提取的问题,提出了一种基于均值散布负熵信息图的单向阀故障诊断方法:首先,利用树状带通滤波器对信号进行不同频率分辨率的频谱划分;然后,分别计算各频带的平方包络(square envelope,SE)和平方包络谱(square envelope spectrum,SES)用于表征该频带的脉冲和循环平稳特性,并对各频带的SE信号进行固定比例的等分处理;最后,引入散布负熵(dispersion negentropy,NDE)来改善原有信息图中Shannon负熵对噪声敏感的现象,通过将SE的NDE均值计算结果和SES的NDE计算结果进行加权求平均来确定最佳频段所在的位置,利用所选频段进行带通滤波及解调分析后实现早期故障的诊断。仿真和工程试验表明,该方法可以准确地提取到单向阀早期故障的特征,具有一定的可靠性和工程应用价值。 展开更多
关键词 隔膜泵单向阀 信息图 均值计算 散布熵 故障诊断
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基于循环频谱相干和DCNN的隔膜泵单向阀故障诊断方法研究 被引量：6
5
作者 冯泽仲 熊新 王晓东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第14期237-244,291,共9页
针对传统的机器学习方法过分依赖特征提取的质量,而深度学习在强干扰条件下其故障辨识率不佳的问题,提出了一种基于循环频谱相干(CSCoh)和深度卷积神经网络(DCNN)的故障诊断方法,并将其应用于实际工况环境下的隔膜泵单向阀故障诊断当中... 针对传统的机器学习方法过分依赖特征提取的质量,而深度学习在强干扰条件下其故障辨识率不佳的问题,提出了一种基于循环频谱相干(CSCoh)和深度卷积神经网络(DCNN)的故障诊断方法,并将其应用于实际工况环境下的隔膜泵单向阀故障诊断当中。对振动信号进行循环平稳特性分析,利用快速循环相关谱计算方法将原始振动信号生成二维CSCoh图;将生成的CSCoh图作为输入从而降低深度诊断模型中特征学习的难度,通过构建DCNN模型,并引入批量归一化和Dropout技术来提升模型的收敛速度和泛化能力;利用所提模型对故障进行分类识别,进而实现单向阀的故障诊断。结果表明,该方法可以准确地识别单向阀的故障类型,并具有较好的泛化性能。 展开更多
关键词 循环频谱相干(CSCoh) 深度卷积神经网络(DCNN) 隔膜泵单向阀 故障诊断
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