针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络模型。

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华为MA5800系列是华为公司推出的一款高性能光接入平台，主要应用于宽带网络的建设，尤其是光纤到户（FTTH）和企业光接入场景。该系列设备以其强大的处理能力、高密度端口和灵活的扩展性而备受赞誉。下面我们将深入探讨与“华为 MA5800 硬件描述 35.zip”相关的硬件组件和功能。 1. **单板**：文件“01-08 单板.pdf”中详细介绍了MA5800的单板类型和功能。这些单板包括各种接口卡，如GPON/EPON接口卡、XGSPON接口卡、以太网接口卡等，它们负责提供与用户终端或上层网络的连接。每种单板都有特定的性能指标，如端口密度、转发能力、功耗等，可根据实际需求进行选择和配置。 2. **机柜**：文件“01-02 N66E-22机柜描述.pdf”、“01-03 N66E-18双标机柜描述.pdf”和“01-01 N63E-22机柜描述.pdf”分别描述了华为的不同款型机柜。这些机柜设计用于容纳MA5800的各部分硬件，提供冷却、电源管理以及物理保护。不同型号的机柜可能在容量、散热能力、安装空间等方面有所差异，适用于不同的部署环境。 3. **业务框**：文件“01-05 MA5800-X15业务框描述.pdf”、“01-04 MA5800-X17业务框描述.pdf”和“01-06 MA5800-X7业务框描述.pdf”提供了关于MA5800不同业务框的详细信息。业务框是MA5800的核心部分，支持多种业务处理和接入功能。每个业务框有其特定的槽位设计，可以插拔不同的单板以满足不同规模和类型的业务需求。 4. **线缆**：文件“01-11 线缆.pdf”介绍了MA5800系统所需的各类线缆，包括光纤跳线、电源线、接地线等。线缆的选择和正确连接对于系统的正常运行至关重要，需要根据实际应用场景和设备配置来确定合适的线缆类型和长度。 5. **光或电模块**：“01-10 光或电模块.pdf”讲述了MA5800使用的光模块和电模块。光模块用于光电信号的转换，是光纤通信的关键部件；电模块则处理以太网信号。这些模块的性能直接影响到网络的传输速度和距离。 华为MA5800硬件描述文档涵盖了设备的各个方面，旨在帮助网络工程师理解并配置这个复杂的光接入系统。通过深入了解这些硬件组件，用户能够更好地规划、部署和维护他们的网络，确保服务质量和稳定性。在实际操作中，还需要结合华为提供的软件管理系统和故障排查工具，以实现高效运维。

针对矿井巷道断面人工测量方式费时费力、误差大以及现有巷道断面测量仪检测速度慢、无法实现上位机实时监测等问题,提出了一种基于PLC和ZigBee网络的矿井巷道断面瞬时监测系统的设计方案。该系统中,PLC输出2个6 400个/s的高速脉冲序列,分别用于控制步进电动机旋转和驱动脉冲式激光测距仪测距;HC0,HC1高速计数器分别对2个脉冲序列计数;步进电动机步进角设置为0.45°;激光测距仪旋转1周后,PLC计算出巷道断面的周长和面积,并将计算结果通过ZigBee网络发送至上位机进行实时显示。实验结果表明,该系统每隔10s更新显示巷道断面的周长和面积,周长测量的相对误差不超过0.5%,面积测量的相对误差不超过0.9%。

针对传统图像去噪方法易使图像模糊和丢失边缘信息等问题,根据煤矿井下视频图像光度不均、噪声较大的特点,提出采用基于改进的简化脉冲耦合神经网络对煤矿井下图像进行去噪处理。对简化的脉冲耦合神经网络模型中神经元连接强度β的选取方法进行改进,使β依赖于图像像素灰度值,从而更加有效地去除椒盐噪声;对动态门限的衰减时间常数αE的选取方法进行改进,使αE依赖阈值输出的放大系数vE,减少整个模型的参数,并通过实验选取vE值。实验结果表明,与传统的中值滤波、均值滤波方法相比,基于改进的简化脉冲耦合神经网络的去噪方法不仅有效去除了矿井图像的椒盐噪声,而且很好地保持了图像的边缘等细节特征。

本例是利用C#中的性能计数器（PerformanceCounter）监控网络的状态。并能够直观的展现出来 涉及到的知识点： PerformanceCounter，表示 Windows NT 性能计数器组件。NextValue() 即获取计数器样本并为其返回计算所得值。PerformanceCounterCategory 表示性能对象，它定义性能计数器的类别。通过这两个即可得到计数器的信息。 Chart 图表，VS自带的Chart图表，大大简化了对图表的开发。关于Chart，此前已有例子说明。 Queue 队列表示对象的先进先出集合。关于Queue此前已有例子说明。 TreeView 显示标记项

该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD4 307 3 59天 5min 此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

《Atlas通信例程：拧紧枪程序Demo解析》 在自动化生产和装配领域，拧紧工具如拧紧枪的精准控制是至关重要的。阿特拉斯（Atlas）作为知名的工业设备制造商，提供了一套基于开放协议的通信系统，使得与拧紧枪的交互变得更加便捷。本文将深入探讨一个关于Atlas通信例程的简易Demo，该Demo主要用于获取拧紧枪的扭矩和角度数据，并运行在.NET Framework 4.5.2环境下，可升级至4.8版本。 我们需要了解.NET Framework，这是一个由微软开发的软件框架，为开发和运行基于.NET的应用程序提供了基础。4.5.2版本是其早期的一个稳定版本，而4.8则是该框架的最新版本，它包含了更多的性能优化和安全改进。对于这个拧紧枪的通信Demo，升级到4.8可以确保最佳的运行效果和最新的技术特性支持。 Atlas的开放协议是实现与拧紧枪通信的关键。它定义了设备间的通信规范，允许用户通过标准接口获取拧紧过程中的实时数据，如扭矩、角度等。这些数据对于质量控制和生产效率至关重要。拧紧枪的扭矩和角度控制直接影响到产品的紧固质量，因此准确地获取和分析这些参数对于工艺优化具有重要意义。 在AtlasTest这个Demo中，我们可能看到以下几个核心部分： 1. 连接管理：程序需要初始化并建立与拧紧枪的连接，这通常涉及到设置通信参数（如波特率、校验位等）以及处理连接错误。 2. 数据请求：通过特定的命令结构，程序向拧紧枪发送请求，获取扭矩和角度数据。这可能涉及到解析阿特拉斯的通信协议，理解如何构造和发送正确的控制命令。 3. 数据解析：接收到的原始数据需要进行解析，转化为人类可读或进一步处理的格式。这可能涉及到二进制数据转换和错误检查。 4. 实时反馈：程序可能会有一个用户界面，实时显示拧紧枪的状态和测量结果，以便操作员监控和调整。 5. 断开连接：在工作完成后，程序会安全地断开与拧紧枪的连接，确保资源得到释放。 虽然公开的资料较少，但这个Demo提供了一个学习和理解Atlas通信机制的良好起点。开发者可以通过此示例学习如何构建自己的应用程序，以实现更复杂的拧紧控制策略，如动态调整扭矩目标、记录历史数据等。 总结来说，Atlas通信例程（拧紧枪）程序Demo是一个实用的工具，它展示了如何利用.NET Framework和阿特拉斯的开放协议与拧紧枪进行有效通信。通过对这个Demo的深入理解和实践，开发者能够掌握与自动化拧紧设备交互的核心技术，从而提升生产自动化水平和产品质量。

matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然