余香梅
- 作品数：27 被引量：29H指数：3
- 供职机构：九江学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目江西省社会科学“十一五”规划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程一般工业技术自然科学总论更多>>
- 一种带饮水量监测的智能保温杯
- 本发明公开了一种带饮水量监测的智能保温杯，包括杯体和杯盖，所述杯盖可拆卸地固定在杯体的一端上，所述杯盖内设有智能控制板，所述杯盖朝向杯体的一端设有水位检测器，所述智能控制板包括：无线通信模块、控制芯片和显示屏，所述控制芯...
- 余香梅舒彤
- 文献传递
- 一种用于浴室搓澡机的减速传动结构
- 本实用新型提供了一种用于浴室搓澡机的减速传动结构，包括有固定箱,固定箱的内部连接有水平传动机构和竖直传动机构，水平传动机构与竖直传动机构相连接，水平传动机构包括有第一齿轮，第一齿轮的一侧通过转轴固定有连杆，连杆的一侧滑动...
- 余香梅王英惠张睿
- 文献传递
- 基于教学理念变革的《机械制图》教学改革探讨被引量：2
- 2010年
- 根据《机械制图》是学生接触的第1门专业课及其自身抽象难懂的特点,提出了"虎头式"、"以面带点"式、"换位思考"式教学理念,促进了《机械制图》教学方法改革,提高了《机械制图》课程的教学质量。
- 余香梅
- 关键词：机械制图教学理念教学改革
- 基于LS-SVM的机床加工误差预测模型探讨被引量：1
- 2009年
- 提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的机床加工误差回归模型和预测方法,给出了相应的步骤和算法。通过与BP神经网络和RBF神经网络预测方法比较,仿真结果表明,在较少的误差数据条件下,该模型能够有效的描述和预测加工误差的变化,且模型预测误差比神经网络模型小60%左右;应用该预测模型预测机床加工误差有更高的预测精度,对其实施补偿和控制,将有效提高机床的加工精度。
- 舒彤余香梅陈丁
- 关键词：最小二乘支持向量机
- 混沌-支持向量机在加工误差预测中的应用被引量：3
- 2010年
- 提出将混沌-支持向量机模型方法应用于加工误差数据预测。利用互信息法和曹氏方法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对加工误差时间序列进行混沌识别。通过最小二乘支持向量机对历史样本的学习建立预测模型,并将其预测结果与RBF神经网络预测结果进行仿真对比。结果表明,在较少的加工误差数据条件下,该模型能够有效地描述和预测加工误差的变化,具有较高的预测精度。
- 舒彤余香梅张凯举
- 关键词：相空间重构最小二乘支持向量机
- 一种收割立体种植小白菜的收获机
- 本实用新型提供了一种收割立体种植小白菜的收获机，包括立体种植收获装置，立体种植收获装置包括主机架，主机架上表面一侧设置有第一电机，第一电机的输出端转动连接有第一减速器，第一减速器的输出端通过联轴器连接有立体种植桶，靠近立...
- 薛又菡余香梅曾宪任胡光艳
- 一种塑料大棚自动通风换气装置
- 本实用新型涉及农业种植技术领域，尤其为一种塑料大棚自动通风换气装置，包括塑料大棚本体，塑料大棚本体由支撑机构和保温覆膜组成，支撑机构由若干支撑立杆和若干拱形横架组成，保温覆膜上开设有用于对大棚内部进行通风换气的换气窗，位...
- 胡光艳曾宪任余香梅
- 基于粗糙集的车牌字符特征提取方法探讨被引量：1
- 2008年
- 本文介绍了一种基于粗糙集理论的优化车牌字符识别的方法。粗糙集理论是一种继神经元网络和模糊数学之后的新的处理含糊和不确定性知识的数学工具;粗糙集方法是一种具有发展潜力的智能信息处理方法。本文主要思想就是在汉字的网格特征提取过程中保持分类能力不变的前提下,通过知识约简提出了一种车牌字符网格特征选择的改进算法;它不仅找出了对识别最有效的网格特征集,而且可以大大降低图像特征空间的维数,减少工作量和无用特征干涉,从而提高了分类识别率。
- 舒彤舒田华余香梅
- 关键词：粗糙集字符识别知识约简
- 基于CFD的顶部可开合塑料温室外流场仿真分析被引量：1
- 2022年
- 顶部可完全打开的塑料温室能更好地满足采光、降温、换气、除湿的要求,为作物的生长提供更适宜的条件。介绍一种顶部可“折扇状”收放的塑料温室为研究对象,应用CFD数值方法对其封闭状态的风压及风速等进行模拟。通过对不同风向来风时的流场分析,得出温室表面风载的特征及其分布规律,说明CFD方法在风压分析方面的有效性,分析结果可以为温室的结构设计以及建造提供有价值的参考。
- 胡光艳曾宪任余香梅王海平
- 关键词：塑料温室CFD
- 一种分布式风电场功率优化方法及装置
- 本发明公开了一种分布式风电场功率优化方法及装置，其方法包括：构建风电场中风机的尾迹风机功率模型：根据所述尾迹风机功率模型构建所述风电场的风向无向图和尾流有向图的网络拓扑结构；计算所述风电场中风机相互之间的尾流权重，采用图...
- 舒彤余香梅
