为研究列车升弓过程弓网电弧的外在形态特性,基于弓网电弧试验系统和高速COMS(complementary metal oxide semiconductor)相机图像采集系统采集了弓网电弧图像,分析了弓网电弧燃烧过程的运动机理,并利用数字图像处理技术对图像进行了图...为研究列车升弓过程弓网电弧的外在形态特性,基于弓网电弧试验系统和高速COMS(complementary metal oxide semiconductor)相机图像采集系统采集了弓网电弧图像,分析了弓网电弧燃烧过程的运动机理,并利用数字图像处理技术对图像进行了图像增强、边缘检测、灰度等值线绘制等处理,进而又计算了电弧面积,分析了输入电流对电弧面积的影响。结果表明:静态弓网燃弧过程一般经历触发—扩散—稳定燃弧—再次扩散—熄弧5个阶段,形貌呈椭圆形;图像增强、边缘检测和灰度等值线绘制分别对弓网电弧实现了能量辐射范围的显示、局部形态的精确提取和温度梯度与等离子体密度梯度的描述;电弧面积随输入电流的增大而显著增大,但并不与电流的二次方成正比;输入电流越大,电弧达到稳定燃烧所需时间越短。以上结论为进一步研究高速铁路弓网电弧外部形态特性和内部等离子体参数提供了理论基础。展开更多
应用主成分分析(PCA),在尽量减少信息损失的前提下,把毛粘混纺纱线横截面图像中羊毛和粘胶的原始特征指标转化为少数综合性指标.利用BP(Error Back Propagation)神经网络较强的学习能力,对羊毛和粘胶的混纺纱线横截面图像进行识别分析....应用主成分分析(PCA),在尽量减少信息损失的前提下,把毛粘混纺纱线横截面图像中羊毛和粘胶的原始特征指标转化为少数综合性指标.利用BP(Error Back Propagation)神经网络较强的学习能力,对羊毛和粘胶的混纺纱线横截面图像进行识别分析.通过对实例图像进行预处理,提取特征数据;应用主成分分析法进行数据降维并利用BP神经网络进行机器学习及识别分类,取得了与实际相符的羊毛和粘胶两种材质的分离效果.展开更多
文摘为研究列车升弓过程弓网电弧的外在形态特性,基于弓网电弧试验系统和高速COMS(complementary metal oxide semiconductor)相机图像采集系统采集了弓网电弧图像,分析了弓网电弧燃烧过程的运动机理,并利用数字图像处理技术对图像进行了图像增强、边缘检测、灰度等值线绘制等处理,进而又计算了电弧面积,分析了输入电流对电弧面积的影响。结果表明:静态弓网燃弧过程一般经历触发—扩散—稳定燃弧—再次扩散—熄弧5个阶段,形貌呈椭圆形;图像增强、边缘检测和灰度等值线绘制分别对弓网电弧实现了能量辐射范围的显示、局部形态的精确提取和温度梯度与等离子体密度梯度的描述;电弧面积随输入电流的增大而显著增大,但并不与电流的二次方成正比;输入电流越大,电弧达到稳定燃烧所需时间越短。以上结论为进一步研究高速铁路弓网电弧外部形态特性和内部等离子体参数提供了理论基础。
文摘应用主成分分析(PCA),在尽量减少信息损失的前提下,把毛粘混纺纱线横截面图像中羊毛和粘胶的原始特征指标转化为少数综合性指标.利用BP(Error Back Propagation)神经网络较强的学习能力,对羊毛和粘胶的混纺纱线横截面图像进行识别分析.通过对实例图像进行预处理,提取特征数据;应用主成分分析法进行数据降维并利用BP神经网络进行机器学习及识别分类,取得了与实际相符的羊毛和粘胶两种材质的分离效果.
