周焕银
- 作品数：49 被引量：155H指数：7
- 供职机构：东华理工大学机械与电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省高等学校教学改革研究课题江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程电子电信更多>>
- 以科技创业为导向的《传感器与检测技术》教学与考核改革被引量：3
- 2017年
- "传感器与检测技术"是自动化专业的重要专业课。结合课程特点,探讨了以往教学中的不足之处。以学生科技创业为导向,从教学和考核两方面对课程进行改革,并阐述所取得的效果。
- 刘树博徐猛华葛远香周焕银朱立肖静
- 关键词：传感器与检测技术科技创业教学改革
- 辐射防护与环境工程专业课程设置研究被引量：3
- 2011年
- "辐射防护与环境工程"专业是教育部2005年批准设立的新本科专业,其课程设置还处于不断的探索中。通过总结近两年的教学实践,找出了原来的课程设置中存在的问题,并提出了相应的解决方法,最后设置了一套知识体系完整,又能体现本校学科特色的辐射防护与环境工程专业课程体系。
- 刘金生周焕银高柏赵素芬
- 关键词：课程设置学科特色
- 一种温室环境控制装置和系统
- 本实用新型公开了一种温室环境控制装置和系统，包括温室环境信息获取单元，用于获取温室环境信息；所述温室环境信息包括温度信息以及土壤湿度信息；温室环境偏差值确定单元，用于根据所述温室环境信息以及预设的最优温室环境信息确定温室...
- 刘金生熊永红万程周焕银
- 文献传递
- 关联规则候选项频度规律研究
- 1引言著名的Apriori算法是关联规则挖掘算法中应用最广泛的一种。它利用频繁项集的向上封闭性产生候选项,但随着数据库规模的扩大由此算法产生的候选项的数量是无法估计的,而频繁项集的候选
- 周焕银张永
- 文献传递
- 基于自适应S面算法的小型ROV艏向和深度运动控制研究
- 2024年
- 带缆遥控水下机器人(ROV)系统艏向与深度运动具有强非线性和运行环境不确定性等特点。针对ROV的运动特点,构建运动控制模型并进行化简,通过构建自适应S面控制法对艏向与深度进行控制,并利用Lyapunov的稳定性判据证明该控制法的稳定性,通过仿真验证了该控制法具有良好的稳定性和控制品质。同时,与S面控制法相比,自适应S面控制具有更好的动态性能与静态性能,调节速度快、稳定性强,能够准确控制ROV运动。
- 李国虎周焕银
- 关键词：ROV
- 基于神经网络补偿的滑模控制在AUV运动中的应用被引量：3
- 2011年
- 由于自主水下机器人水动力模型参数的不确定性及其强非线性,提出神经网络动态滑模面控制法。将系统分为确定与不确定部分,通过滑模控制实现对系统确定部分的控制,通过神经网络所具有的自适应调节能力实现对未知干扰与不确定部分进行补偿控制,提高系统的强鲁棒性。通过Lyapunov法验证了控制算法的收敛性;通过MATLAB仿真平台和半物理仿真平台,验证了算法的鲁棒性和抗干扰性。
- 周焕银刘开周封锡盛
- 关键词：自主水下机器人神经网络滑模控制半物理仿真
- 基于故障诊断的数据挖掘算法研究被引量：11
- 2008年
- 本论文以复杂工业过程控制系统为研究对象。首先根据工业过程数据库特点提出了相应的数据挖掘技术及其改进算法,而后通过对工业过程控制中的故障诊断方面的研究构建出了利用数据挖掘技术实现处理系统故障诊断的总体设计图,并通过实验验证了此系统能够实现在线监控与故障分析与诊断。
- 周焕银刘金生李明王仁波
- 关键词：数据挖掘算法神经网络在线监控故障诊断
- 以OBE为导向的“自动控制原理”课程建设实施路径被引量：1
- 2022年
- OBE理念已伴随中国工程教育专业认证的发展而成为影响高校教育改革的重要思想依据,基于OBE理念开展对课程建设实施路径探析,是教学改革的一个创新切入点。基于此,课题组从以成果导向理念探究社会主义核心价值观与课程培养目标的深层关联、以学生为中心理念扩大学习机会和提供学生证明自身学习成果的途径等方面制定了“自动控制原理”课程建设实施路径,旨在将立德树人要求内化于课程教学,培养符合新时代需求的专业技术人才。
- 朱立周焕银罗先喜葛远香
- 关键词：课程建设
- 基于STM32智能小车视觉控制导航的设计被引量：12
- 2017年
- 为了提高车载视频导航控制子系统的准确度,本文介绍一种基于STM32的视觉导航系统。该系统使用USB摄像头采集周围环境信息,视频通过编码后由无线路由传送到上位机,在上位机的MATLAB中利用现有的灰度和二值化的方法对图像进行处理,以及在Keil软件平台上进行编程,小车采用PID控制算法控制电机的速度,以此用来改变小车移动的方向。通过实验验证,该系统确实能够在一定的区域内实现导航,具有一定的可扩展性。
- 李晓旭周焕银
- 关键词：视觉导航图像处理PID
- 一种不产生候选项挖掘频繁项集的新算法被引量：19
- 2004年
- Apriori算法是关联规则挖掘算法中应用最为广泛的一种算法,它的主要目的是从大量的事务数据中通过候选项集挖掘出有趣的频繁项集,从而为用户提供有意义的关联关系。但随着数据库规模的扩大,apriori算法可能会产生如下两大棘手问题:大量候选项集的产生将造成巨大计算量的浪费;为剪掉无用候选项如何设置阈值。这些问题相对于众多普通用户来说都具有挑战性。该文提出的代码与运算是一种无须候选项挖掘频繁项集的算法,用户无须为设置阈值而煞费苦心。同时事务压缩算法的加入大大减少了算法中的计算量。
- 周焕银张永蔺鹏
- 关键词：关联规则挖掘事务压缩
