產(chǎn)地類別 | 進口 | 電動機功率 | 360kW |
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讀出方式 | SSI讀出 | 工作原理 | 可編程 |
外形尺寸 | 40mm*50mmmm | 外型尺寸 | 30mm*45mmmm |
應(yīng)用領(lǐng)域 | 食品,化工,地礦,能源,建材 | 重量 | 0.8kg |
產(chǎn)品簡介
詳細介紹
AFM60B-BBAK008192編碼器故障區(qū)間估計SRS50-HZA0-S39
SRS50-HZA0-S39將雜波抑制問題轉(zhuǎn)化為AdaBoost決策樹分類。首先,訓練基學習器,得出一個粗略的分類結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,組合多個基學習器的結(jié)果進行更全面的分類,解決了弱學習器在特征不明顯的雜波點跡上表現(xiàn)不佳的問題。實驗結(jié)果表明,提出的方法相較于傳統(tǒng)的SVM和KNN分類器有效地抑制了剩余雜波點跡,減少了剩余雜波對航跡起始的影響。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中可能會出現(xiàn)覆蓋漏洞,導致網(wǎng)絡(luò)無法提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù),所以需要檢測邊界節(jié)點以準確找到覆蓋漏洞進行修復(fù)。已有研究大多是通過傳感器的坐標或者依據(jù)大量節(jié)點信息進行檢測,現(xiàn)提出算法通過檢測每個節(jié)點的鄰居節(jié)點是否能形成包圍檢測節(jié)點的閉合環(huán)來判別當前節(jié)點是否為邊界節(jié)點。該算法使得節(jié)點能夠僅基于小鄰域的信息自主地決定它是否是邊界節(jié)點,使其適用于節(jié)點分布不均勻的網(wǎng)絡(luò)中。仿真實驗驗證了該算法在識別準確率、降低通信量等方面的有效性。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在帶狀區(qū)域部署的過程中,簇頭所轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)量與其離基站的距離成反比,容易導致網(wǎng)絡(luò)負載不均勻的問題。因此,出了一種以菱形分區(qū)劃分帶狀區(qū)域的WSN覆蓋部署方法,建立適合帶狀區(qū)域的簇頭能量消耗模型,以菱形分區(qū)的方式對研究區(qū)域進行等距分簇,在此基礎(chǔ)上根據(jù)與基站的距離優(yōu)化各簇內(nèi)簇頭節(jié)點數(shù)目,采用簇頭節(jié)點非均勻部署的更換機制,通過網(wǎng)絡(luò)能耗分析證明了相較于均勻部署情況下網(wǎng)絡(luò)生命周期的*性。仿真結(jié)果表明,本文方法不僅可以提高網(wǎng)絡(luò)利用率,而且有效延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
AFM60B-BBAK008192編碼器故障區(qū)間估計SRS50-HZA0-S39
SRS50-HZA0-S39將聚類得到的模糊隸屬度作為模糊因子應(yīng)用于模糊支持向量機,降低了人為選取模糊因子造成的主觀性,將噪聲點和孤立點對分類造成的影響降至低。以WSN-DS數(shù)據(jù)集為實驗數(shù)據(jù),理論分析及實驗結(jié)果表明提出的入侵檢測算法具有檢測率高、計算復(fù)雜度低等特性,能夠適用WSNs這一應(yīng)用場景。
1063530 VFS60B-THEK01024
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1063624 DFS60B-S1EB00900
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1063639 DFS60B-TEEL10000