简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。
简介：智能制造的难点到底在哪里？关键又是什么？原机械工业部副部长沈烈初一直都在思考，并进行了广泛的企业考察和行业调研，试图寻求答案。从2015年的《读〈中国制造2025〉与“德国工业4．0”后的思考》第一篇文章开始，到2018年8月，他已经围绕该话题推出了若干篇文章，无一不在行业内引发广泛讨论。在最近的一篇文章中，经过对近百家制造企业的调研，沈部长指出，实体层即设备层的互联互通是智能制造最基础的工作。
基于改进K-SVD算法的傅里叶叠层成像识别技术研究
四论《新一代智能制造发展战略研究》——实体层的互联互通是智能制造最基础的工作
