单色光干涉面接触润滑膜厚在线测量.pdf,提出了滑块 玻璃盘形成的面接触润滑油膜厚度光干涉在线测量方法。以单色激光为光源，根据油膜厚度变化引起平行干涉条纹平移的物理特征，基于光流和动态时间规整技术构造复合算法，测量干涉图像相邻帧空间域上一维光强曲线的位移，从而得到相邻帧之间的油膜厚度差。从零速度开始记录每一帧干涉图像对应的膜厚变化，实时计算出当前帧对应的膜厚，实现了膜厚的在线测量。当前算法的测量结果与离线膜厚测量结果进行了对比，验证了该系统的测量准确性。进行了阶跃载荷、匀加速及匀减速工况下的膜厚测量，揭示了膜厚变化规律。

采用窄相关技术和双△相关技术，对BPSK（1）信号和BOC（1，1）信号在不同预相关带宽和不同相关器间隔时的平均加权多径误差包络进行了仿真，提取了多径误差典型值。结果表明，随着相关器间隔的减小，多径误差逐渐减小，但当相关器间隔为0.1个码片时，多径误差的减小已不明显；多径误差并不是随着预相关带宽的增大一直减小，而是有一个最小值。

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情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

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基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。

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昨天刚离校毕业，毕设做的勉勉强强但总归有所收获，希望把做毕设里一些东西分享给大家。注意：本设计改进后的BP神经网络实际上没有达到要求，但是双非综合性大学的本科毕设也能过关，所以本资源适合用来混一混。因为神经网络在自动化领域的应用模棱两可，没看见真正有人分享出源代码和数据集，整个过程的。也欢迎大佬看过本设计后批评指正！！我真也想知道怎么实现神经网络应用于控制系统！多谢大家，另外有需要别的资源请私信，但看此软件少。