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计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

马中

月刊

1672-9722

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027-87534308;87534205

430074

湖北省武汉市74223信箱《计算机与数字工程》编辑部

计算机与数字工程/Journal Computer and Digital EngineeringCSTPCD
查看更多>>《计算机与数字工程》杂志是中国科技核心期刊，目前已被中国期刊网，中国学术期刊（光盘版）全文收录，成为中国学术期刊综合评价数据库来源期刊和科学引文数据库（SCD）来源期刊；同时还被《中文科技期刊数据库》全文收录，并在"万方数据—数字化期刊群"全文上网。 
正式出版
收录年代

    基于特征选择和降维的心音信号识别的研究

    李海霞朱慧博张施琴毛凌锋...
    1131-1135页
    查看更多>>摘要：为提高心音信号识别的高效性,论文将特征选择后的参数进行降维处理,得到计算成本降低且识别率满足需求的心音识别模型.首先使用小波包分解和功率谱估计计算心音参数,接下来使用4种方法进行特征选择,通过比较识别率,找出能较好反映心音本质特征且具有差异性的参数,最后再将特征选择得到的参数分别用主成分分析法和线性判别分析法进行降维处理,并分别计算降维处理后的识别率.210例样本的识别测试结果表明,降维后的信号识别率达到92.9％,证明该方法能在降维的基础上保证足够的识别率.

    心音特征选择降维心音识别

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    废旧手机螺钉自动化拆解设备关键技术研究

    安瑞尹凤福王瑞东杜泽瑞...
    1136-1141页
    查看更多>>摘要：螺钉连接为手机内部元器件安装的常见形式,螺钉拆解的效率、成功率直接影响了废旧手机拆解回收的利用程度、经济效益等.论文针对当前手机螺钉拆解效率低,专用设备使用范围受限的问题提出了一种废旧手机螺钉自动化拆解设备,并对其关键技术研究进行了介绍,结合Halcon图像处理软件,对螺钉孔视觉定位的图像处理算法方案进行了设计;同时针对螺钉拆解序列没有合理规划的问题,利用遗传算法优化了螺钉的拆解序列,并给出了螺钉拆解优化路径图.

    废旧手机螺钉拆解视觉定位路径优化

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    结合深度学习和Softmax的零件瑕疵识别

    张新波朱姿娜张伟伟
    1142-1146页
    查看更多>>摘要：视觉引导的工业机器人自动拾取研究中,关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题,前提是生产流程中合格与瑕疵品的检测识别,是后续分拣抓取的关键步骤.因此论文提出一种结合深度学习和Softmax的区域识别方法,通过分别提取抓取区域的方向梯度直方图HOG特征和中心局部二进制模式特征CS-LBP特征,对融合后的特征采用主成分分析法PCA进行降维处理,以此来训练Softmax分类器进行分类.为此训练了Unet神经网络完成抓取区域的分割操作.然后采用Softmax分类器对Unet识别出的区域进行了二次分类,剔除了干扰区域.最后一步计算掩码,达到对瑕疵区域的精准识别.论文通过对比单一的Unet算法以及多特征融合的Softmax算法,在漏检率、错检率、识别准确率等三个指标上的对比,表明了论文算法的鲁棒性.

    目标识别Softmax多特征融合深度学习

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