摘要:貼片機貼裝時間是影響表面組裝生產線效率的重要因素，文中提出了一種改進式分階段啟發式算法解決具有分飛行換嘴結構的多貼裝頭動臂式貼片機貼裝時間優化問題;首先，根據飛行換嘴的特點，提出了適用于飛行換嘴的喂料器組分配方案;其次，依據這一分配結果，通過改進式啟發式算法實現了喂料器組在喂料器機構上的分配;最后，結合近鄰搜索法解決了元器件的貼裝順序優化問題;仿真結果證明，文中采用的改進分階段啟發式算法比傳統分階段啟發式算法具有更好的貼裝時間優化效果。關鍵詞:分階段啟發式算法;貼片機;飛行換嘴
上傳時間： 2013-10-22
上傳用戶：大灰狼123456
Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合，基本上應該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸；他最大的特色在於他是一個經過「同行評審」（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++ 標準委員會的人開發的，同時部分函式庫的功能也已經成為 C++ TR1 (Technical Report 1，參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。 它的官方網站是：http://www.boost.org/，包含了 104 個不同的 library；由於他提供的函式庫非常地多，的內容也非常地多元，根據官方的分類，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 數學與數字（Math and numerics） 正確性與測試（Correctness and testing） 資料結構（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 Broken compiler workarounds 其中每一個分類，又都包含了一個或多個函式庫，可以說是功能相當豐富。
上傳時間： 2015-05-15
上傳用戶：fangfeng
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合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎上，優化隨機采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標運動部分產生的誤匹配點，運用背景補償的方法將靜態背景下的幀間差分目標檢測算法應用于動態情況，實現了動態背景下的運動目標檢測，通過提取目標特征與后續多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。
上傳時間： 2013-10-09
上傳用戶：ifree2016
在分形幾何里面，非常重要的一部分內容就是分形演化算法。這個模塊提供的是用DLA模型模擬植物生長的算法。
上傳時間： 2015-12-05
上傳用戶：zhoujunzhen
在分形幾何里面，非常重要的一部分內容就是分形演化算法。這個模塊提供的是分形演化的DLA模型。希望對大家有用。
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：bakdesec
中文信息處理方面的一個源碼。此為一個分詞軟件，這個分詞的算法雖然簡單，但是原理和其他相同，是最大概率法分次。功能強大，代碼簡潔易懂。
上傳時間： 2016-01-05
上傳用戶：hxy200501
矩陣連乘的括號畫分，是算法分析與設計書里的源代碼。
上傳時間： 2014-12-08
上傳用戶：zhengjian
分頻器在數字中占有很重要的地位，本文詳細解析了奇偶分頻的算法！以及小數分頻的算法！是一個難得的匯總，還有舉例供參考！
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：獨孤求源
跟類神經網路有點像的東西， 不過現今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經分好類的東西 （可是分類的依據是未知的！） ，那當收到新的東西時， SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
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上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：hasan2015
[導讀]從能耗角度來看，消費類電子產品和工業設備從傳統的AC馬達過渡到體積更小、更為高效的BLDC馬達具有重大意義，但設計BLDC控制算法的復雜性阻止了工程師們實現這種過渡的積極性。關鍵詞：馬達設計FOCBLDC控制技術從手機中的小型振動馬達到家用洗衣機和空調中使用的更復雜的馬達，馬達已成為消費領域中的日常裝置。馬達同樣也是工業領域中的一個重要組成部分，在很多應用中廣泛運用，如驅動風扇、泵等各種機械設備。這些馬達的能量消耗是非常巨大的：研究表明，僅在中國，馬達所消耗的能源占工業總能耗的60%至70%，其中風扇和泵所消耗的能源占中國整體功耗的近四分之一。盡管這個數字在其他國家可能沒那么高，但降低電子系統中的馬達能耗已在全球成為必須優先考慮的議題。一個多世紀以來，傳統的交流（AC）馬達已被廣泛使用。交流馬達是設計最簡單的感應馬達，但他們卻造成了大量能源的浪費。這是因為交流馬達只輸出恒定速度，不能隨工作條件的變化進行自適應。現在已有一些調節交流馬達速度的簡單方法（例如，可以提供三種速度選擇的標準家用風扇），但這些方法的應用范圍有限，而且難以轉移到更為復雜的系統。
上傳時間： 2022-06-25
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