点餐系统 点餐系统

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本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。首先，利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征；其次，利用PCA对提取的特征进行降维；最后，利用稀疏表达分类实现特征匹配。我采用CMC曲线评价在AR数据库上的识别性能。最后我还提供了整个过程的code。

【实例简介】SR12压路机液压系统 建模与仿真研究报告 目录 1 SR12压路机液压系统概述 4 1.1 SR12压路机液压系统的分类 4 1.2 SR12压路机振动液压系统 6 1.2.1压路机振动对液压系统的要求 6 1.2.2 阀控开式液压系统 6 1.3  SR12压路机转向液压系统 8 1.4  SR12压路机行走液压系统 8 2 AMEsim软件介绍 10 2.1 AMEsim是什么 10 2.2 AMEsim的特点 12 2.3 AMEsim的应用 14 3 SR12压路机振动液压系统动力元件模型的建立 15 3.1发动机 15 3.2液压泵 15 4 SR12压路机液压系统执行元件模型的建立 16 4.1液压马达 16 4.2液压缸 16 5 SR12压路机液压系统控制元件模型的建立 17 5.1方向控制阀 17 5.1.1换向主阀 17 5.1.2换向先导阀 18 5.1.3 电液换向阀 19 5.1.4 热交换阀 20 5.1.5单向阀 20 5.2压力控制阀 21 5.2.1溢流阀 21 5.2.2缓冲补油阀 21 5.3流量控制阀 21 5.3.1节流阀 21 6 辅助元件 23 6.1 液压油箱 23 6.2 冷却器 23 6.3 过滤器 23 6.4管道 24 6.5 蓄能器 24 7工作介质 25 8信号源 28 9 振动液压系统元件模型的参数设置 29 10对振动液压系统的外载荷分析 34 11振动液压系统模型与运行结果分析 36 11.1振动液压系统模型 36 11.2模型的运行 36 11.3 对运行结果进行分析 37 11.4对系统的改进 44 11.4.1改进方案 44 11.4.2改进后系统的原理图及模型 44 11.4.3对改进后的模型进行分析 46 12对行走工况的分析 54 12.1行走液压系统模型 54 12.2行走液压系统模型的参数设定 54 12.3模型的运行 56 12.4结果分析 57 13行走振动工况分析 61 13.1系统模型 61 13.2模型参数设置 63 13.3对模型的分析 64 14分析结论 66

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讲述了如何利用matlab语言进行模糊神经网络的训练与仿真及其实现方法

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