精度检测技术 一、测量器具的选择 1、测量器具选择时应考虑的因素 普通测量器测量器具的选择应综合考虑以下几方面的因素: (1)测量精度:所选的测量器具的精度指标必须满足被测对象的精度要求才能保证测量的准确度。被测对象的精度要求主要由其公差的大小来体现。公差值越大,对测量的精度要求就越低;公差越小,对测量的精度要求就越高。一般情况下,所选测量器具的测量不确定度只能占被测零件尺寸公差 的1/10~1/3,精度低时取1/10,精度高时取1/3 (2)测量成本:在保证测量准确度的前提下,应考虑测量器具的价格、 使用寿命、检定修理时间、对操作人员技术熟练程度的要求等,选用价格较低、操作方便、维护保养容易、操作培训费用少的测量器具,尽量降低测量成本 (3)被测件的结构特点及检测数量:所选测量器具的测量范围必须大于被测尺寸。对硬度低、材质软、刚性差的零件,一般选取用非接触测量,如用光学投影放大、气动、光电等原理的测量器具进行测量。当测量件数较多(大批量)时,应选用专用测量器具或自动检验装置;对于单件或少量的测量,可选用万能测量器具

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

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3.1 基本概念 3.1.1 汇编语言格式 3.1.2 指令中常用符号 3.1.3 寻址方式 3.2 MCS-51单片机指令系统 3.2.1 数据传送与交换指令 3.2.2 算术操作类指令 3.2.3 逻辑运算指令 3.2.4 控制转移类指令 3.2.5 位操作指令 3.3 汇编语言程序格式及伪指令 3.4 汇编语言程序设计方法

◆介绍数据库系统与MySQL ◆登入MySQL数据库系统的过程 ◆介绍“数据库”操作 ◆介绍“表”的操作 ◆MySQL的用户管理 ◆MySQL数据备份

15.1 介绍MATLAB和FORTRAN或C 304 15.2 MATLAB和C 305 15.2.1 C中对mxArray的操作 305 15.2.2 C中对MAT文件的处理 313 15.2.3 C调用MATLAB 316 15.2.4 MATLAB调用C 318 15.3 MATLAB和FORTRAN 323 15.3.1 FORTRAN中对mxArray的操作 323 15.3.2 FORTRAN中MAT文件的处理 328 15.3.3 FORTRAN调用MATLAB 331 15.3.4 MATLAB调用FORTRAN 333 15.4 MATLAB和高级文件管理 338 15.5 和其他程序的结合 345

3.1 加法和减法 37 3.2 乘法 37 3.3 除法 40 3.4 转置和共轭 41 3.5 元素操作算术运算 42 3.6 元素操作函数 43 3.7 矩阵的乘方与函数 44 3.8 关系运算符 45 3.9 逻辑运算符 46 3.10 逻辑函数 47