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张传雷

作品数:7 被引量:46H指数:4
供职机构:西京学院工程技术系更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金陕西省教育厅自然科学基金更多>>
相关领域:矿业工程自动化与计算机技术电子电信理学更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇矿业工程
  • 2篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 3篇电磁
  • 3篇电磁波
  • 3篇截止频率
  • 2篇映射
  • 2篇有限元
  • 2篇矿井
  • 2篇波导
  • 1篇带宽
  • 1篇叶片
  • 1篇映射算法
  • 1篇有限元分析
  • 1篇玉米
  • 1篇玉米病害
  • 1篇玉米叶
  • 1篇玉米叶片
  • 1篇支护
  • 1篇身份鉴别
  • 1篇隧道
  • 1篇通信
  • 1篇通信带宽

机构

  • 5篇中国矿业大学...
  • 2篇西京学院
  • 1篇河北农业大学

作者

  • 7篇张传雷
  • 5篇孙继平
  • 2篇张善文
  • 1篇黄文准
  • 1篇余宁
  • 1篇刘珺

传媒

  • 1篇农业工程学报
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇煤矿自动化
  • 1篇电子科技大学...
  • 1篇煤炭科学技术
  • 1篇煤炭学报
  • 1篇中国电子学会...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2007
  • 1篇2006
  • 2篇2005
  • 1篇1997
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于最大最小判别映射的煤矿井下人员身份鉴别方法被引量:6
2013年
针对井下复杂受限环境下人脸、虹膜、指纹和掌纹等常常比较模糊,从而使得基于这些生物特征的井下人员身份识别率不高问题。在Warshall算法和最大最小判别准则的基础上,提出了一种最大最小判别映射的步态识别方法。该方法利用Warshall算法快速得到数据的类别关系,由此构建类内和类间散度矩阵。与经典的步态识别方法相比,该方法充分利用了数据的局部信息和类别信息,使得数据降维后在低维空间同类样本之间的距离减小,而异类样本之间的距离增大。与经典的监督子空间维数约简方法相比,该方法在构建类内和类间散度矩阵时不需要判别数据的类别信息,能够提高算法的性能。在真实步态数据库上进行了一系列实验。实验结果表明,利用该方法进行基于步态的煤矿井下人员身份鉴别是有效可行的。
张善文张传雷黄文准
关键词:WARSHALL算法
矿用组态软件的研究被引量:5
1997年
文章指出了现有矿井监控系统中软件存在的问题,分析了矿用组态软件的特点,探讨了矿用组态软件开发方法。
孙继平张传雷余宁
关键词:监控系统计算机网络组态软件矿井
梯形隧道中电磁波截止频率的有限元分析
采用有限元法分别分析了梯形隧道上边宽度、下边宽度和高度尺寸的变化对隧道中电磁波截止频率的影响,并得出了有价值的结论:梯形隧道中主模(TE10)截止频率由梯形隧道高度和(梯形上边宽度+梯形下边宽度)/2两者之间的较大者决定...
孙继平张传雷
关键词:有限元截止频率电磁波
文献传递
金属支护立柱对巷道无线传输特性的影响被引量:3
2007年
针对矩形巷道中由于金属支护立柱的存在而带来的分叉不连续问题,提出用分叉波导模型并用模式匹配法和多模传输理论分析传输特性。用模式匹配法求出不连续面的阻抗变换公式,利用多模传输理论求出整个不连续问题的散射参数,得出了均匀区域的基模电压反射系数与工作频率和支护立柱排数及立柱直径的关系。
张传雷孙继平刘珺
关键词:巷道
梯形隧道中横截面尺寸对电磁波传播特性的影响被引量:9
2006年
采用有限元法分析了梯形隧道中横截面尺寸对传输特性的影响。分别对梯形隧道上边宽度、下边宽度和高度尺寸的变化对主模和最低次高阶模截止频率及通信带宽的影响进行了研究,并得出结论:梯形隧道中上边宽度、下边宽度和高度的增大会使隧道中电磁波截止频率降低;在隧道下边宽度增加或者隧道高度减小的情况下会得到较大的通信带宽。
孙继平张传雷
关键词:有限元截止频率通信带宽
矩形隧道中金属锚杆对电磁波截止频率的影响
2005年
矩形隧道中锚杆支护的存在将改变隧道的形状和尺寸, 从而影响电磁波截止频率。采用有限元方法分别计算了无锚杆支护、两帮锚杆支护+顶板锚杆支护、只有顶板锚杆支护和两帮锚杆支护情况下隧道中电磁波的截止频率。
孙继平张传雷
关键词:矩形隧道锚杆支护波导截止频率
基于局部判别映射算法的玉米病害识别方法被引量:24
2014年
如何快速准确检测到作物病害信息是作物病害防治中的一个首要问题,根据作物叶片症状识别作物病害是作物病害检测的一个基本方法。由于病害叶片颜色、形状和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式识别方法不能有效地应用于作物病害识别中,为此提出了一种基于局部判别映射(local discriminant projects,LDP)的作物病害识别方法。首先,利用区域增长分割算法分割病害叶片中的病斑图像;然后,将病斑图像重组为一维向量,再由LDP对一维向量进行维数约简;最后,利用最近邻分类器识别作物病害类别。利用LDP算法将高维空间的一维向量样本点映射到低维子空间时,能够使得类内样本点更加紧凑,而类间样本点更加分离,从而得到最佳的低维分类特征。利用该方法在5种常见玉米病害叶片图像数据库上进行了病害识别试验,识别精度高达94.4%。与其他作物病害识别方法(如基于神经网络、主分量分析+概率神经网络和贝叶斯方法)和监督子空间学习算法(如算法局部判别嵌入和判别邻域嵌入)进行了比较。试验结果表明,该方法对作物病害叶片图像识别是有效可行的,为实现基于叶片图像处理技术的作物病害的田间实时在线检测奠定了基础。
张善文张传雷
关键词:作物病害维数约简最近邻分类器玉米叶片
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