电弧炉渣门机构设计开题报告.doc
电弧炉渣门机构设计论文.doc
零件总图6A0.dwg
（CAD图纸）
炉门图纸2A0.dwg
（CAD图纸）
图纸说明2A4.dwg
（CAD图纸）
液压缸图纸3A0.dwg
（CAD图纸）
液压回路A4.dwg
（CAD图纸）
中期.doc
主动轮5A1.dwg
（CAD图纸）
装配图A0.dwg
（CAD图纸）
左链轮4A1.dwg
（CAD图纸）
产品开发优势。
公司正在打造复合肥发展战略，近几年开发了尿基 高浓度复合肥硫基高浓度复合肥肥等近期引进了中科院合肥人才引进 与培养，加强面对企业职工的技术培训，全面提高生产工人的综合素质和 专项技能，形成肥料工业适用人才培育体系。
培养了批复合肥研究开发 人才。
品牌优势。
“红四方”注册商标评为安徽省著的 水平。
公司从事复合肥生产已有多年历史，积累了丰富的生产技术 管理经验。
系列专用复合肥曾获安徽省星火三等奖合肥市科技进步三等 奖。
人才优势。
建立人才培养机制，注重行业高级研发和管理挂牌农化服务中心，可针对不 同土壤植物进行专门配方以满足客户需要。
技术优势。
公司复混肥生产有团粒法料浆法氨酸法掺混法等 几种生产工艺，技术处于国内先进水平，各种消耗达到国内同行业较高高塔造粒复合肥工艺。
品种优势。
目前已形成六大系列多个品种的“红四方”复合肥 家族群，实现了品种的多样化，增加了经济效益，提高了公司产品的市场 竞争力。
农化服务优势。
公司拥有全国第家挂高塔造粒复合肥工艺。
品种优势。
目前已形成六大系列多个品种的“红四方”复合肥 家族群，实现了品种的多样化，增加了经济效益，提高了公司产品的市场 竞争力。
农化服务优势。
公司拥有全国第家挂牌农化服务中心，可针对不 同土壤植物进行专门配方以满足客户需要。
技术优势。
公司复混肥生产有团粒法料浆法氨酸法掺混法等 几种生产工艺，技术处于国内先进水平，各种消耗达到国内同行业较高的 水平。
公司从事复合肥生产已有多年历史，积累了丰富的生产技术 管理经验。
系列专用复合肥曾获安徽省星火三等奖合肥市科技进步三等 奖。
人才优势。
建立人才培养机制，注重行业高级研发和管理人才引进 与培养，加强面对企业职工的技术培训，全面提高生产工人的综合素质和 专项技能，形成肥料工业适，测试样本为，抽取不同特征维数时的识别结果。
表是在抽取的特征维数为时，不同的训练样本下的结果。
表人脸库测试结果特征维数识别率.识别时间.表人脸库测试结果训练样本数识别率识别时间表和表是方法在库中的实验结果。
每类训练样本数为，测试样本为，样本先通过奇异值分解，抽取奇异值矩阵左上角区域的值构成的输入空间，实验中。
改变过程中提取的身影矢量个数，识别结果如表所示抽取不同特征维数时的识别结果。
表是在抽取的特征维数为时，不同的训练样本下的结果。
表人脸库测试结果特征维数识别率.识别时间.表人脸库测试结果训练样本数识别率识别时间表和表是方法在库中的实验结果。
每类训练样本数为，测试样本为，核函数选用高斯核函数，参数.。
抽取不同的特征维数识别结果如表所示。
表是在抽取的特征维数为时，不同的训练样本下的结果。
表人脸库测试结果特征维数识别率.识别时间.表人脸库测试结果训练样本数识别率识别时间表和表是方法在库中的实验结果。
每类训练样本数为，测试样本为，核函数选用高斯核函数，参数.，样本经奇异值分解后的维数为构成的输入空间。
抽取不同的特征维数识别结果如表所示。
表是在抽取的特征维数为时，不同的训练样本下的结果。
.结果分析通过以上实验对比各种识别方法的性能如表表所示在两个人脸库中的方法都能得到较高的识别率，在识别的速度上也较快，主要原因是样本经过提取了代数特征，而提取了样本的非线性特征，由于引入了核矩阵，低维输入空间向高维特征空间映射后并不增加运算量，所以能够获得更高的识别率和识别速度。
当特征维数不变时，在不同的样本数的情况下，由前面的实验可知方法相对于其它方法更加稳定。
表人脸库中各方法性能比较识别方法最高识别率识别时间表人脸库中各方法性能比较识别方法最高识别率识别时间.总结本文首先总结了目前主要的人脸识别方法，奇异值分解是图像特征提取的重要方法，但由于其本身因有的缺陷，在人脸识别中识别率较低。
而基于线性子空间的方法，提取的是样本的线性特征，在光照姿态等变化的情况下结果常不能令人满意。
然后对核判别方法进行了深入探讨。
核函数方法是项将标准的线性方法推广为非线性方法的强有力的技术，对实际应用具有极大的意义，是近年的个研究热点，而且在支持向量机方面取得了极大的成功。
目前，由于识别任务的复杂性并受应用环境的限制，对于人脸识别方法还没有个统的框架。
每种识别方法都有定的适应范围，还没有种通用性很强的方法能处理各种情况下的识别问题。
人脸识别的各种方法各有优缺点，因些本文提出种与相结合的人脸识别方法。
样本通过奇异值分解提取图像的代数特征然后利用算法对这些特征进行二次提取得到最终的识别特征。
实验表明，方法的识别率高于及的方法。
参考文献黄廷祝，钟守铭，李正良.矩阵理论.北京高等教育出版社，.程云鹏.矩阵论.西安西北工业大学出版社.数字图像处理疑难解析.赖剑煌，冯国灿，等，译.北京机械工业出版社，.李丽，易从琴，孟传良.利用主元分析识别人脸.贵州工业大学学报，年，月，第卷第期.肖健华.人脸识别中的核方法.五邑大学学报自然科学版.高秀梅，杨静宇.种最的核鉴别分析与人脸识别.系统仿真学报.王正群，孙兴华等.基于准则的多特征融合.计算机工程，年所有测试样本投影到样本均值酉矩阵的基空间中..，输出识别率附录实验数据模式分析的核方法.北京，机械工业出版社李健，廖秋药.人脸识别的方法研究.微计算机信息嵌入式与，年，第卷第期，.
【CAD设计图纸】电弧炉渣门机构设计【全套终稿】
