颜拥军
- 作品数：64 被引量：144H指数：7
- 供职机构：南华大学核科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省科技厅资助项目更多>>
- 相关领域：核科学技术自动化与计算机技术文化科学环境科学与工程更多>>
- 单片机在电子教学反馈系统中的应用
- 2003年
- 介绍了由PC机和单片机构成的电子教学反馈系统,它采用“时间片”的方式实现PC和单片机系统的串行通信,是一种智能型教学测评及辅助学习系统。
- 颜拥军刘军
- 关键词：单片机PC机计算机辅助教学
- 基于MATLAB的γ能谱数据获取与处理研究
- 2020年
- 本文构建了一种基于MATLAB平台的γ能谱测量系统,该系统硬件由溴化镧(LaBr3)探测器、前端模拟电路、峰值检测保持电路、触发电路、高速数据采集卡组成,采用MATLAB GUI设计了数据采集与分析界面。初步实验结果证明该装置较传统的能谱测量装置结构简单,数据处理方便、稳定性好。将高速数据采集卡应用在与能谱测量相关的诸多领域,前景非常广泛。
- 陈鑫栋颜拥军朱皓李广锋
- 关键词：高速数据采集卡MATLAB能谱测量数据获取
- 数控等离子切割系统的抗干扰措施被引量：2
- 2003年
- 介绍了数控等离子切割系统干扰特点以及所采取的抗干扰方法,这些措施确保了系统正常工作。
- 颜拥军黎民英肖新跃
- 关键词：计算机数控系统抗干扰等离子切割机
- 一种新型人工放射性气溶胶发生装置的研制被引量：1
- 2016年
- 为满足使用放射性无机盐溶液产生放射性气溶胶的需求,基于超声雾化原理研制了气溶胶发生器装置.通过气溶胶发生实验,得出如下结论:使用超声波微孔雾化片雾化盐溶液,产生的雾滴经干燥管干燥后形成小粒径高浓度的气溶胶.调节溶液的盐浓度(浓度1 ～20g/L)可改变气溶胶粒径(142～309 nm),调节载流气体流量(1～2 L/min)可改变气溶胶浓度(2.37×105 ～ 3.86×105个/cm3).
- 李斌梁珺成杨志杰李泽西颜拥军
- 关键词：计量学放射性气溶胶
- 核探测器的故障诊断方法及装置
- 一种核探测器的故障诊断方法及装置，将故障检测装置与核探测器连接，在核探测器正常工况下，通过故障检测装置采集核探测器的成形电路、模拟放大电路及核探头的信号数据，用数据处理的方式提取核探测器的特征信息，通过提取这些数据的特征...
- 颜拥军周剑良王庆震付德顺曹真伟祁铁涛易凌凡
- 文献传递
- 基于时间谱分析的<Sup>220</Sup>Rn测量方法及装置
- 一种基于时间谱分析的<Sup>220</Sup>Rn测量方法及装置，它是利用氡同位素的衰变时间特性，通过对核脉冲时间构建符合-延迟时间谱，将<Sup>220</Sup>Rn-<Sup>216</Sup>Po符合从本底和其...
- 颜拥军周剑良黄德荣赖伟杨朝桐
- 基于深度学习的闪烁探测器信号故障识别研究
- 2023年
- 传统核探测器故障信号诊断研究都需要提前提取信号特征,然后用机器学习、支持向量机、统计方法等对特征进行分类。为了实现对探测器输出信号进行实时识别和故障诊断,本文基于Matlab平台构建了一个用于对图像进行分类的卷积神经网络模型,对核探测器故障信号进行分类诊断。从分类准确率和算法运行时间两个方面对Adam、Sgdm、Rmsprop三种优化算法进行了比较。结果表明Rmsprop算法运行时间最少,但准确度和损失的训练迭代曲线不平稳;Sgdm模型对十组非正常信号图像分类的准确率最高为93.10%,准确度和损失的训练迭代曲线平稳。虽然,本文方法诊断准确率略低于文献报道值,但是不需要对信号进行预处理和特征预提取,使用更为简便。
- 吴荣燕周剑良颜拥军武亚新
- 关键词：闪烁探测器故障识别卷积神经网络MATLAB
- 基于ISD4004语音芯片的语言学习机的设计被引量：2
- 2004年
- 本文给出了采用ISD4004语音芯片的一种语言学习机的应用电路,重点介绍其接口原理和实现方法,及如何实现语言学习机所要求的暂停及自动断句等功能。
- 颜拥军刘振宇刘立许刚理
- 关键词：应用电路CMOS技术硬件电路软件设计
- 校园一卡通系统集成技术与应用被引量：20
- 2004年
- 校园一卡通系统是以IC卡为信息载体的适用于校园消费和管理的网络系统。本文从系统的组成与结构、网络结构以及校园卡的选型三个方面 ,对校园一卡通系统进行了分析 ,所得结果可对系统集成提供参考。
- 许纲理刘振宇陶滔马家宇颜拥军
- 关键词：校园一卡通系统系统集成技术IC卡信息处理校园管理磁卡片
- 基于BP神经网络的核探测器故障诊断方法研究被引量：12
- 2021年
- 核探测器是核设施放射性监测的重要设备,为了保障该设备的持续稳定运行,本研究针对闪烁体探测器提出了一种基于BP神经网络的在线智能故障诊断方法。采用小波包变换将探测器输出信号从时域变换至频域后提取特征向量,将得到的特征向量作为BP神经网络故障诊断模型的输入,再通过误差梯度下降法对该模型的参数进行优化,最终利用最优的诊断模型完成故障类型的智能识别与分类,并将该方法与统计诊断方法和基于支持向量机的故障诊断方法进行横向的对比研究。研究结果表明,新方法的平均诊断准确率均优于上述两种方法。因此,该方法的应用能有效地提高核探测器的故障诊断准确率。
- 谢宇希颜拥军李翔丁天松马川
- 关键词：小波包神经网络故障诊断闪烁体探测器
