刘振丙
- 作品数：113 被引量：120H指数：7
- 供职机构：桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金广西高校优秀人才计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学电子电信更多>>
- 一种机器人自动加工实训设备
- 本实用新型公开了一种机器人自动加工实训设备，包括载板，所述载板的上表面固定连接有PLC控制器，载板的上表面固定连接有两个第一支撑板，每个第一支撑板的正面均固定镶嵌有第一轴承，载板的上表面固定连接有电机，电机的输出端通过减...
- 王子民智鑫郑元昆刘振丙汪华登蓝如师庞靖光
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- 一种人脸生成模型对比分析装置
- 本实用新型公开了一种人脸生成模型对比分析装置，属于人脸成像技术领域，一种人脸生成模型对比分析装置，包括支撑底座，所述支撑底座顶面一侧对称焊接有侧支杆，所述侧支杆末端底面固定嵌入有人脸识别摄像头，两个所述侧支杆之间固定安装...
- 王茂发刘振丙王子民
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- 基于一阶矩的无乘法DFT算法
- 2014年
- 为快速实现短信号序列的离散傅里叶变换,提出一种基于一阶矩的无乘法DFT算法。通过数学推导将离散傅里叶变换的计算转换为一阶矩的计算,利用1-网络法实现一阶矩的运算。该算法的计算过程仅涉及加法运算,并能独立计算DFT频域系数。实验结果证明了算法的有效性,特别是在某些条件下优于现有的快速傅里叶算法。
- 何其佳刘振丙
- 关键词：离散傅里叶变换
- 一种基于分层集成学习的阿尔茨海默症分类方法
- 本发明公开了一种基于分层集成学习的阿尔茨海默症分类方法，步骤为：S1、获取阿尔茨海默症的核磁共振图像；S2、对步骤S1获得的核磁共振图像进行预处理；S3、将预处理之后的图像，以切片为单位输入基于分层集成学习的模型中，采用...
- 王如月黎汉汇刘振丙罗笑南
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- 动力锂离子电池的电荷状态估算方法与系统
- 本发明为动力锂离子电池的电荷状态估算方法与系统，本方法第一步建立等效电池的电路模型，对电池进行充放电和静置实验、定时采样得到电压时间曲线，通过公式辨识模型参数、得到开路电压OCV与SoC的非线性关系；第二步、基于卡尔曼算...
- 党选举伍锡如姜辉杨青张向文许勇刘振丙赵龙阳许凯莫妍陈波
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- 基于峰值位置比较的北斗导航信号获取方法
- 一种基于峰值位置比较的北斗导航信号获取方法，包括如下步骤：接收北斗导航信号；将北斗导航信号进行平均采样与本地码进行相关运算，获得相关函数；将相关函数进行峰值搜索，记录峰值的位置；重复步骤（1）至步骤（3），重复至少2次，...
- 罗笑南王如月钟艳如刘振丙蓝如师
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- 一种工业机器人运动控制装置
- 本发明属于工业机器人技术领域，具体公开了一种工业机器人运动控制装置，包括装置主体、底座、固定螺栓、控制盒和气缸，装置主体的顶部固定连接有固定杆，固定杆的底部外壁与装置主体的顶部外壁搭接相连，固定杆的另一侧固定连接有摄像头...
- 王子民覃军焱黄振港庞靖光刘振丙蓝如师
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- 基于波形叠加极限学习机的近红外光谱药品鉴别被引量：7
- 2014年
- 近红外光谱药品鉴别作为识别假冒伪劣药品的一种有效技术手段,已被广泛应用到各大医疗行业和药品监督管理机构,并结合模式识别建模方法在基层药品打假中得到较好的推广。由于传统建模方法很难满足药品鉴别中大规模、多分类、快速建模等问题,因此采用一种基于波形叠加极限学习机(SWELM(CS))分类方法对光谱数据进行鉴别。通过选用极限学习机(ELM)作为光谱药品分类器,使得分类模型具有快速学习能力以及对训练样本不敏感的特点;由于极限学习机的连接权值和隐层神经元阈值是随机生成导致网络稳定性差,因此结合布谷鸟搜索算法优化分类模型参数;采用反双曲线正弦函数与Morlet小波函数叠加的激励函数代替ELM原有的单一激励函数改善了分类模型的收敛速度和稳健性。通过上述改进方法使得SWELM(CS)具有对训练样本不敏感性,布谷鸟参数优化的分类稳定性、波形叠加函数的强收敛性与信号特征提取能力。该方法为核函数提供的信号特征提取及拟合的思想,可推广到其他学习算法中以获取更高的分类准确度及稳定性。该实验选定西安杨森制药厂生产的249个近红外光谱药品样本作为研究的主要对象,重点研究光谱药品的二分类和多分类实验,实验证明SWELM(CS)分类器相比BP神经网络、标准ELM以及粒子群优化ELM等传统分类器算法具有更高的分类准确度、分类稳定性及更小的训练样本敏感性。
- 刘振丙蒋淑洁杨辉华张学博
- 关键词：近红外光谱药品鉴别
- 一种机械臂立柱装置
- 本实用新型涉及立柱装置技术领域，具体为一种机械臂立柱装置，包括底座、安装座、液泵、控制模块，底座的顶端中间嵌入连接有固定槽，底座的顶端固定连接有立柱，立柱的内部活动连接有伸缩柱，伸缩柱的顶端固定连接有固定座，固定座的顶端...
- 王子民刘银杰仇继贤史帅刘振丙郑虹汪华登蓝如师
- 文献传递
- 基于极限学习机的短期电力负荷预测被引量：19
- 2014年
- 研究电力负荷预测准确性问题,由于电力负荷与天气、经济、假期等多种因素密切相关,变化规律具有周期性和随机性,传统方法无法描述其变化规律,导致电力负荷预测精度低。为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于时间序列编码的相似日选择和极限学习机(ELM)相结合的电力负荷预测方法。基于时间序列编码的相似日选择方法在每个编码点中融入了整个序列的信息,不仅可以描述出序列的趋势,还可以描述出节点在序列中的相对位置。采用ELM进行预测,只需要设置网络的隐层节点个数。在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解。以某建筑电网的电力负荷数据进行仿真。并将上述方法与支持向量机(SVM)和BP神经网络进行对比。实验结果表明,改进方法具有较高的预测精度和较强的适应性,并且运行时间较短。
- 王伟杨辉华刘振丙李灵巧
- 关键词：相似日极限学习机负荷预测
