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- 基于机器人技术的飞行员服装功耗测试系统
- 作者： 吕焕然 来源： 天津工业大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器人 BP神经网络 图像处理 服装耗能 运动学建模
- 描述： 飞行员服装是确保飞行员能够顺利完成任务以及人身安全的重要保障。在保证基本性能的前提下,对飞行员服装进行客观的评价,是业内学者们研究的热点问题。本文对飞行员服装的耗能数值及服装的完好程度的评价系统展开了研究。本文提出了飞行员服装功耗测量方法和服装完好程度评价模型。其测量方法主要是通过计算系统空载时和系统穿着测试服装时的耗能的差值来表征测试服装耗能值的大小。通过高速摄像机拍摄下人体行走的整个过程,采用OpenCV和图像处理软件对其进行处理,获得人行走时上下肢摆动的范围及模态。使用Solidworks软件进行三维建模,并用Adams对上下肢运动结构进行仿真,在此基础上验证出模型符合人体运动时上下肢摆动范围。设计了以STM32和上位机为核心的数据采集系统。介绍了该系统的硬件和软件的设计,并通过大量的实验采集系统的关键数据,利用数据计算出服装的耗能值,并设定其对应的服装完好程度。基于神经网络算法,利用实验采集到的数据和对应服装的耗能值,建立了测试系统的神经网络模型,完成对服装完好程度进行预测的目的。经实验验证,该模型在预测时的误差在5%左右,达到了等级预测的要求。
- 基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析
- 作者： 黄奇 徐月芳 来源： 航空计算技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测算法 Squares Support BP神经网络 民航收益管理 LS SVM) 最小二乘支持向量机(Least Machines Vector
- 描述： 利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益。结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高。支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力。组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作。