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Your conditions: 刘兵(3)

1. chinaXiv:201903.00105 [pdf]

基于脉振高频电流注入法的SPMSM 初始位置检测方法

陈建松; 柏文杰; 周融; 刘丽东; 刘兵; 魏佳丹
Subjects: Dynamic and Electric Engineering >> Electrical Engineering

采用脉振高频电流注入法进行表贴式永磁同步电机初始位置估计时需进行 磁极判断,针对传统的注入正负脉冲电压的方法存在转子抖动、检测时间长等问题, 提出了一种分区间积分的方法,将一个注入信号周期均匀分割成四个区间,在区间 I 和 III 内对 d 轴高频电压响应进行积分,根据积分值的符号判断 d 轴正方向,该方法无 需额外注入正负脉冲信号判断 d 轴正方向,缩短了估计时间,简化了估计过程,避免 了小惯量电机在注入正负脉冲电压时可能导致的转子抖动问题,拓宽了应用范围。理 论分析、仿真和实验结果均验证了该方法的正确性。

submitted time 2019-03-05 From cooperative journals:《电气工程学报》 Hits203Downloads147 Comment 0

2. chinaXiv:201812.00693 [pdf]

饲粮类型对育肥湖羊生长性能、屠宰性能和肉品质的影响

侯川川; 马莲香; 邱家凌; 鲁鑫涛; 何俊娜; 郭阳; 刘兵; 吴阿团; 余东游
Subjects: Biology >> Zoology

在饲粮能量及粗蛋白质水平基本相同的条件下,本试验研究了饲粮类型对育肥湖羊生长性能、屠宰性能、血清生化指标和肉品质的影响。试验选用90只体重相近[(24.67±2.53) kg]的90日龄健康公湖羊,随机分为3组,每组3个重复,每个重复10只羊。3组分别饲喂传统精粗饲粮(对照组,CK组)、全混合日粮(TMR组)、粗料+精料颗粒料(CP组)。试验期120 d。结果表明:1)从育肥全期来看,与CK组相比,CP组和TMR组平均日增重分别显著提高了19.81%和16.09%(P<0.05),TMR组和CP组之间差异不显著(P>0.05);CP组和TMR组料重比较CK组分别显著降低了8.46%和13.39%(P<0.05)。2)TMR组屠宰率较CK组和CP组分别显著提高了5.78%和6.08%(P<0.05),CP与CK组差异不显著(P>0.05);各组间胴体重和眼肌面积无显著差异(P>0.05)。3)CP组血清中总蛋白的含量显著高于TMR组和CK组(P<0.05),TMR组显著高于CK组(P<0.05);TMR组和CP组血清尿素氮含量显著低于CK组(P<0.05);各组间血清中白蛋白、总胆固醇和甘油三酯的含量均无显著差异(P>0.05)。4)与CK组相比,TMR组肌肉的失水率和剪切力显著降低(P<0.05),但与CP组相比变化不显著(P>0.05);3种饲粮类型对肌肉的肉色、pH和熟肉率均无显著影响(P>0.05)。结果提示,与传统精粗饲粮相比,TMR和精料颗粒料均可显著提高育肥湖羊的平均日增重,降低料重比,改善肉品质,且TMR组的效果优于CP组。

submitted time 2018-12-25 From cooperative journals:《动物营养学报》 Hits159Downloads83 Comment 0

3. chinaXiv:201805.00351 [pdf]

尺度无关的级联卷积神经网络人脸检测算法

郑成浩; 刘兵; 周勇
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

卷积神经网络在进行图片处理时需要输入固定尺寸大小的图片,该限制会导致原图在放缩过程中损失大部分信息。另外,目前人脸检测算法多用单一结构网络进行特征提取,这就使得算法的泛化能力较弱。针对以上两个问题,提出了一种将级联卷积神经网络与空间金字塔池化相结合的人脸检测算法。该方法将三级卷积神经网络模型连接起来,其中三级神经网络模型之间各不相同,结构从简单到复杂,在不同层次的神经网络上提取不同的人脸特征并筛选图片,完成对图片中人脸区域的检测。同时,在每级网络层次中加入空间金字塔池化层,这种池化策略无须固定尺寸大小的输入,增加了模型输入的尺寸选择。在标准人脸数据集中,该方法相对于传统方法实现了模型的多尺度输入,提升了检测的性能,并降低了检测人脸的时间。

submitted time 2018-05-18 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits177Downloads116 Comment 0

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