摘要:貼片機(jī)貼裝時(shí)間是影響表面組裝生產(chǎn)線效率的重要因素，文中提出了一種改進(jìn)式分階段啟發(fā)式算法解決具有分飛行換嘴結(jié)構(gòu)的多貼裝頭動(dòng)臂式貼片機(jī)貼裝時(shí)間優(yōu)化問題;首先，根據(jù)飛行換嘴的特點(diǎn)，提出了適用于飛行換嘴的喂料器組分配方案;其次，依據(jù)這一分配結(jié)果，通過改進(jìn)式啟發(fā)式算法實(shí)現(xiàn)了喂料器組在喂料器機(jī)構(gòu)上的分配;最后，結(jié)合近鄰搜索法解決了元器件的貼裝順序優(yōu)化問題;仿真結(jié)果證明，文中采用的改進(jìn)分階段啟發(fā)式算法比傳統(tǒng)分階段啟發(fā)式算法具有更好的貼裝時(shí)間優(yōu)化效果。關(guān)鍵詞:分階段啟發(fā)式算法;貼片機(jī);飛行換嘴
標(biāo)簽： 貼片機(jī) 分 優(yōu)化算法 啟發(fā)式
上傳時(shí)間： 2013-10-22
上傳用戶：大灰狼123456
基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。在CUDA-SIFT（基于統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化隨機(jī)采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)部分產(chǎn)生的誤匹配點(diǎn)，運(yùn)用背景補(bǔ)償?shù)姆椒▽㈧o態(tài)背景下的幀間差分目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)用于動(dòng)態(tài)情況，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，通過提取目標(biāo)特征與后續(xù)多幀圖像進(jìn)行特征匹配的方法最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明該方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標(biāo)檢測(cè)效果。
標(biāo)簽： 幀間差分 模板匹配 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-10-09
上傳用戶：ifree2016
在分形幾何里面，非常重要的一部分內(nèi)容就是分形演化算法。這個(gè)模塊提供的是用DLA模型模擬植物生長(zhǎng)的算法。
上傳時(shí)間： 2015-12-05
上傳用戶：zhoujunzhen
在分形幾何里面，非常重要的一部分內(nèi)容就是分形演化算法。這個(gè)模塊提供的是分形演化的DLA模型。希望對(duì)大家有用。
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：bakdesec
中文信息處理方面的一個(gè)源碼。此為一個(gè)分詞軟件，這個(gè)分詞的算法雖然簡(jiǎn)單，但是原理和其他相同，是最大概率法分次。功能強(qiáng)大，代碼簡(jiǎn)潔易懂。
上傳時(shí)間： 2016-01-05
上傳用戶：hxy200501
矩陣連乘的括號(hào)畫分，是算法分析與設(shè)計(jì)書里的源代碼。
上傳時(shí)間： 2014-12-08
上傳用戶：zhengjian
分頻器在數(shù)字中占有很重要的地位，本文詳細(xì)解析了奇偶分頻的算法！以及小數(shù)分頻的算法！是一個(gè)難得的匯總，還有舉例供參考！
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：獨(dú)孤求源
跟類神經(jīng)網(wǎng)路有點(diǎn)像的東西， 不過現(xiàn)今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經(jīng)分好類的東西 （可是分類的依據(jù)是未知的！） ，那當(dāng)收到新的東西時(shí)， SVM 可以預(yù)測(cè) (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶：hasan2015
Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個(gè)免費(fèi)的 C++ 的跨平臺(tái)函式庫集合，基本上應(yīng)該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸；他最大的特色在於他是一個(gè)經(jīng)過「同行評(píng)審」（peer review，可參考維基百科）、開放原始碼的函式庫，而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)的人開發(fā)的，同時(shí)部分函式庫的功能也已經(jīng)成為 C++ TR1 (Technical Report 1，參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標(biāo)準(zhǔn)了。 它的官方網(wǎng)站是：http://www.boost.org/，包含了 104 個(gè)不同的 library；由於他提供的函式庫非常地多，的內(nèi)容也非常地多元，根據(jù)官方的分類，大致上可以分為下面這二十類： 字串和文字處理（String and text processing） 容器（Containers） Iterators 演算法（Algorithms） Function objects and higher-order programming 泛型（Generic Programming） Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數(shù)學(xué)與數(shù)字（Math and numerics） 正確性與測(cè)試（Correctness and testing） 資料結(jié)構(gòu)（Data structures） 影像處理（Image processing） 輸入、輸出（Input/Output） Inter-language support 記憶體（Memory） 語法分析（Parsing） 程式介面（Programming Interfaces） 其他雜項(xiàng) Broken compiler workarounds 其中每一個(gè)分類，又都包含了一個(gè)或多個(gè)函式庫，可以說是功能相當(dāng)豐富。
標(biāo)簽： Boost C++ Libraries
上傳時(shí)間： 2015-05-15
上傳用戶：fangfeng
[導(dǎo)讀]從能耗角度來看，消費(fèi)類電子產(chǎn)品和工業(yè)設(shè)備從傳統(tǒng)的AC馬達(dá)過渡到體積更小、更為高效的BLDC馬達(dá)具有重大意義，但設(shè)計(jì)BLDC控制算法的復(fù)雜性阻止了工程師們實(shí)現(xiàn)這種過渡的積極性。關(guān)鍵詞：馬達(dá)設(shè)計(jì)FOCBLDC控制技術(shù)從手機(jī)中的小型振動(dòng)馬達(dá)到家用洗衣機(jī)和空調(diào)中使用的更復(fù)雜的馬達(dá)，馬達(dá)已成為消費(fèi)領(lǐng)域中的日常裝置。馬達(dá)同樣也是工業(yè)領(lǐng)域中的一個(gè)重要組成部分，在很多應(yīng)用中廣泛運(yùn)用，如驅(qū)動(dòng)風(fēng)扇、泵等各種機(jī)械設(shè)備。這些馬達(dá)的能量消耗是非常巨大的：研究表明，僅在中國(guó)，馬達(dá)所消耗的能源占工業(yè)總能耗的60%至70%，其中風(fēng)扇和泵所消耗的能源占中國(guó)整體功耗的近四分之一。盡管這個(gè)數(shù)字在其他國(guó)家可能沒那么高，但降低電子系統(tǒng)中的馬達(dá)能耗已在全球成為必須優(yōu)先考慮的議題。一個(gè)多世紀(jì)以來，傳統(tǒng)的交流（AC）馬達(dá)已被廣泛使用。交流馬達(dá)是設(shè)計(jì)最簡(jiǎn)單的感應(yīng)馬達(dá)，但他們卻造成了大量能源的浪費(fèi)。這是因?yàn)榻涣黢R達(dá)只輸出恒定速度，不能隨工作條件的變化進(jìn)行自適應(yīng)。現(xiàn)在已有一些調(diào)節(jié)交流馬達(dá)速度的簡(jiǎn)單方法（例如，可以提供三種速度選擇的標(biāo)準(zhǔn)家用風(fēng)扇），但這些方法的應(yīng)用范圍有限，而且難以轉(zhuǎn)移到更為復(fù)雜的系統(tǒng)。
上傳時(shí)間： 2022-06-25
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