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  • 徐州三原自动称重事业部严格把控0.2级高精度皮带秤的各项指标称重单元:我们采用单点式称重结构,力学性能上能有效防止皮带跑偏和侧向力的影响。 单体采用专用钢板折弯件作为秤体结构,使其具有很高的抗弯量。称重...

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    徐州三原自动化称重事业部严格把控0.2级高精度皮带秤的各项指标

    称重单元:我们采用单点式称重结构,力学性能上能有效防止皮带跑偏和侧向力的影响。 单体采用专用钢板折弯件作为秤体结构,使其具有很高的抗弯量。称重单元线性精度优于0.02%。

    称重传感器:称重传感器使用前全部经过带重载荷、宽范围的温度试验,测试过程通常达72h以上,称重传感器在整个温度范围内的零点、灵敏系数、蠕变、滞后等均列入补偿内容,称重传感器温度曲线输入对应的群控仪表,根据现场温度传感器所测环境温度进行补偿修正,经补偿修正的称重传感器可在各种环境温度下保持准确性。称重传感器防水防尘、全密封、使用寿命长。称重传感器具有良好的抗侧向力和超载性能及温度补偿能力,采用优质进口件。称重传感器精度优于0.02%。

    测速传感器:采用压带式包胶滚筒测速传感器,直接测量称量段处的皮带运行速度。精准地测量皮带运行速度,速度传感器采用欧姆龙编码器全密封,具有防水防尘、精度高、使用寿命长等特点。测速传感器精度优于0.03%。

    数字化模块:三原公司专为皮带秤开发的称重传感器数字化模块,采用24位模数转换器,高稳定度意法半导体ARM芯片,一个模块对应一组模块化秤体,高速采样,并进行数据滤波。通过提升每台称重单元的称重信号分辨率,是原始分辨率的几十倍,极大提升原始精度。

    群控仪表:高速数据通信管理多24个称重传感器数字化模块。高速处理称重数据,实时校验显示秤体状态。一键式标定。自动零点跟踪。可工作在单秤高精度计量,并实时监控双秤偏差。双秤在线标定:双秤出现偏差,自动进行在线标定修正双秤偏差。仪表对实时存储每个时段的累计量,防做弊。真彩高清液晶显示,人机界面更加人性化。群控仪表精度优于0.02%。

    在每台成型的0.2级的皮带秤中,质量检验是重中之重,我们真正做到出厂的标准:无故障,无隐患,无残次。

    按均方根值对各部分误差进行分配:

    1、称重单元误差为0.02%;

    2、群控仪表误差为0.02%;

    3、称重传感器误差为0.02%;

    4、测速传感器误差为0.03%。

    高精度的皮带秤的误差是把每一个细节在细化的整体误差。详情请参照徐州三原自动化技术有限公司高精度皮带秤安装教程。

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  • 1、存放时间 电子天平作为一种精密仪器,不管是其存放环境,还是存放时间都有严格要求。当然,为保证电子天平的精确度,必须将其放置在检定室进行检定。再加上,电子天平在检定室内的存放时间也有可能会影响到结果...

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      1、存放时间

      电子天平作为一种精密仪器,不管是其存放环境,还是存放时间都有严格要求。当然,为保证电子天平的精确度,必须将其放置在检定室进行检定。再加上,电子天平在检定室内的存放时间也有可能会影响到结果。当使用完电子天平以后,可能还会因开箱时间或是检定环境不符合要求,致使检定结果存在差异。面对上述问题,检定人员就应及时将电子天平放置于检定室内,且不低于24h,目的是为统一电子天平的内部构件,使其可以处于平衡状态。

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      2、预热时间

      之所以对检定的电子天平进行预热,就是为确保电子天平的显示值保持稳定,其作为检定过程的第一步,尽管操作简单,但却容易出现差错,所以,检定员必须引起重视,否则就会影响到天平的测定结果。当电子天平进行预热时,必须全面考虑电子天平的性能。而当设置预热时间时,不光要考虑电子天平的检定分度数、检定分定制,还应考虑生产电子天平的厂家,这是因为不同的生产厂家,所生产的电子天平其性能也会存在差异。依照规程可知,电子天平在检定之前,就应预热0.5h,然而,嘉峪检测网提醒不一样的电子天平说明书其对预热时间也有着不同的要求,比如,上海电子天平仪器厂生产的电子天平,其明确要求预热时间为1h,有的甚至还高达4h。由此可见,电子天平的预热时间和检定结果有着密切联系。也就是说电子天平的精密度越高,所需的预热时间就会越长。所以,必须确保电子天平的预热时间符合说明书的要求,只有这样,才可以确保电子天平的检定不存在偏差。

      3、预压

      电子天平在长时间工作以后,就会进人休眠状态,此时,如果不及时对其进行预压,必然会影响电子天平的检定结果。正因为会出现上述问题,所以,必须对其引起重视。比如,可以应用砝码进行加载,目的是为缩短电子天平的进程示值和回程示值间的差距,如此一来,就可以有效解决电子天平进行工作状态的时间。最重要的是,在加载过程中,不需要考虑称量结果或是回零等情况。

      4、读数

      在电子天平的显示屏幕上,会显示出检定示值,并使用特殊的符合展现出来;当示值比较稳定时,指示灯就会亮;相反,如果示值不稳定时,指示灯就会熄灭。此外,稳定范围设置和稳定示值成反比。也就是说,电子天平从启动到加载以及到最后的稳定,其实质就是一个从震荡到平稳的过程。在此过程中,当震荡范围不断缩小时,屏幕上的指示灯就会出现,实际上,电子天平没有趋向于稳定。上述一系列过程完成以后,还应等待一定时间,这是因为电子天平的市值还没有真正稳定。也就是说,等待时间的长短会影响到电子天平的分度值。

      可若是电子天平没有完全趋向于稳定时,其检定结果就有可能出现差异。当电子天平显示屏幕上出现指示信号以后,就有可能会增加时间,所以,为尽快解决电子天平读数出现的问题,必须保持顺延时间的一致性。在实际操作过程中,当度值逸1mg时,就应延长读数时间5s;当度值类似等于0.1mg时,就应延长读数时间4s;当分度值臆0.1mg时,就应延长读数时间15-30s。当然,如果出现特殊情况,就应视情况而定,选取合适的时间,目的是为减少读数带来的偏差。

      5、检定人员的问题

      当检定电子天平时,检定人员必须依照相关规章制度实施。众所周知,检定人员熟悉检定流程的程度可以直接影响到检定结果的精确性,更是获取数据的前提。除此之外,检定人员在具体的操作过程中,还不允许出现任何失误,这是因为一个细小的环节,可能会给电子天平的使用效果带来不利影响。所以,当检定人员检定电子天平时,必须密切关注测量荷载所处的位置,是否在误差允许范围,并依照相关流程,对载荷的鉴别力进行测试。然而,当前阶段,大部分检定人员都会忽视上述问题,进而影响到整个测定过程。这就要求检定人员不断提高自身的知识素养,熟悉掌握检定流程,切记不允许忽视每一个细小环节。

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  • 本文和大家分享的主要是机器学习中的过拟合和正则相关内容,一起来看看吧,希望对大家有所帮助。用线性回归拟合曲线,或者用逻辑回归确定分类边界时,选择的曲线有多种,如下:不同曲线,对于样本的表达能力,各不...

    本文和大家分享的主要是机器学习中的过拟合和正则化相关内容,一起来看看吧,希望对大家有所帮助。

    用线性回归拟合曲线,或者用逻辑回归确定分类边界时,选择的曲线有多种,如下:

    不同曲线,对于样本的表达能力,各不相同。

      曲线1,使用一阶曲线,即直线模型,过于简单,出现大量的错误分类,此时的误差较大,模型欠拟合。

      曲线2,使用高阶曲线,几乎是完美的完成拟合任务,但如此严格的模型,当新的样本与训练样本稍有不同,极有可能出现误判,此时模型过拟合。

      而曲线3,一条相对平滑的曲线,基本能完成拟合任务,同时对于个别噪点也没那么敏感。是一个较为理想的模型。

      如何得到曲线

      从曲线2的形态来看,显然是受到高阶项的影响过大了。

      假设曲线2的方程为:

      $

      h_\\theta(x) = \\theta^{T}x = \\theta_0 + \\theta_1x + \\theta_2x^2 + \\theta_3x^3 +...+\\theta_nx^n

      $

      如果要减弱高阶项 xnxn 的影响,可以通过减小 θnθn 的值做到。

      即是在求取 θθ 矩阵时,同时要使矩阵内的元素值,尽量的小。

      而 θθ 是通过最小化误差函数计算出来,故而,对J函数做改造——正则化。

      正则化误差函数

      在原有的误差函数的基础上,增加一个正则项,如下:

      $

      J = J + \\frac{\\lambda}{2m}\\sum_{j=1}^{n}\\theta_j^2

      $

      该正则项,是所有 θθ 参数的平方和。 λλ 是正则化参数,可以使用不同的 θθ 值训练模型,对比最后的误差来确定该值。

      加上正则项后,求误差函数最小值时,要能得到最优解,不仅要使样本的误差要最小,同时, θθ 值也要最小才行。

      这样就达到了上一节的要求了。

      而相对应的梯度,通过求导可得到:

      $

      grad_0 = grad_0, (j = 0)

      $

      $

      grad_j = grad_j+\\frac{\\lambda}{m}\\theta_j, (j > 0)

      $

      注意:

      正则项有一点需要注意,该项中并没有将 θ0θ0 计入。

      因为 θ0θ0 这一项的特征为恒为1( x0=1x0=1 ),即为0次方。它只会影响曲线的位置高低,对于模型的曲折程度没有影响,故而不需要做正则化处理。

      是否只能过通正则化解决过拟合现象?

      答案:非也。

      首先需要说明的一点,过拟合的出现的根本原因,是模型中较多的变量,而约束这么多的变量,需要有足够多的训练样本。

      也就是,当训练样本逐渐增多的时候,那么曲线2也会慢慢的往曲线3变化,但要拟合到接近曲线2的状态,需要的样本量将是非常的庞大,而最终训练时的运算量也会很庞大,不是很必要。

      正则化的误差函数、及其偏导数实现

      只列关键部分代码

      线性回归

      h = X*theta;

      theta_tmp = theta(2:length(theta),1);

      J = 1/(2*m)*(h-y)'*(h-y) + lambda/(2*m) * sum(theta_tmp.^2);

      grad = 1/m * x' * (h- y) + (lambda/m)*[0;theta_tmp];

      逻辑回归

      h = sigmoid(X*theta);

      theta_tmp = theta(2:length(theta),1);

      J = 1/m * sum(-y.*log(h) - (1-y).*log(1-h)) + lambda/(2*m) * sum(theta_tmp.^2);

      grad = 1/m .* X' * (h-y) + (lambda/m)*[0;theta_tmp];

     

     

    来源:网络

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严格化误差