刘国凯
- 作品数：4 被引量：15H指数：3
- 供职机构：贵州大学更多>>
- 发文基金：贵州省重大科技专项计划项目基础研究重大项目前期研究专项贵州省科技厅重大专项更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 融合云加端的制造产品在线质量预测研究被引量：1
- 2017年
- 针对制造过程的在线质量预测的实时性问题,提出了一种融合云加端的在线质量预测架构。该架构在云加端提出一种基于遗传算法(GA)参数优化的隐含层节点自适应增长极端学习机(AGELM)方法,建立了优化的产品质量预测模型。同时,该架构在终端改进了k-means方法并将其应用于在线质量数据流聚类,并将聚类中心序列输入产品质量预测模型,预测产品的质量。通过点焊过程的实验表明该产品质量预测模型方法实时性较BP神经网络和贝叶斯方法有较大优势,能应用于当前制造过程的在线质量预测。
- 唐向红易向华陆见光元宁刘国凯
- 关键词：数据流K-MEANS
- 基于光敏电阻阵列的太阳自动跟踪系统设计被引量：4
- 2017年
- 为了提高太阳能利用率,设计了一种基于物联网的太阳能自动跟踪系统,可以实现系统以不同的频率跟踪太阳,既提高了太阳能利用率,又减少了系统跟踪消耗的电能。本设计中传感装置结构简单,调节机构灵活性高,并且通过WiFi接入互联网,实现了该系统监测和不同工作模式的设置。经过测试和理论计算,该系统可以有效提高电池板的太阳能利用率。
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- 关键词：自动跟踪系统物联网
- 铣削表面粗糙度在线智能预测方法研究被引量：3
- 2017年
- 为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配,确定光滑因子σ的近似最优值。随后结合铣削加工参数集与PCA主成分,通过PO-GRNN构建了一套在线粗糙度预测模型。纵向与横向对比实验结果表明:该模型可提供较高的粗糙度在线预测精度,能适用于当前智能制造过程中粗糙度的在线预测。
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- 关键词：数据挖掘
