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对抗的战场环境和任务的变化,越来越需要装备战备完好性来保障作战行动。保持或提高装备战备完好性是装备保障的核心和中心工作。利用基于结构风险最小化的支持向量分类(Support Vector Classification,SVC)方法对装备的战备完好性进行了预测,提高了机器学习方法的预测能力。并以车辆装备发动机的技术状况数据为实例,建立了预测模型,通过参数选择,提高了模型预测的正确率、命中率等指标。结论表明:支持向量分类方法是预测装备战备完好性的有效方法。 相似文献
82.
为了实现对船舶水下电场信号目标特征的控制,提出一种信号预测的方法。对测得的信号进行小波分解并分别在静电场和轴频电场频段进行重构。对高频的轴频电场信号构建自回归预测模型,对低频的静电场信号以灰色GM(1,1)模型进行拟合。将预测结果进行叠加得到对下一时刻电场信号的预测值。实测数据对该方法的检验结果表明:用该方法对船舶水下电场进行预测,电场的预测误差在原信号幅值的20%以内。 相似文献
83.
深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。 相似文献
84.
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动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和频谱使用效率低下问题的有效方法,它允许次级用户在授权频谱空闲时动态地接入,以进行数据传输。而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。由于次级用户的感知能力有限,为了获得更多的频谱接入机会,需要尽快找到频谱空闲概率最大的频段,并研究频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率对次级用户是不可知的,并且会随时间变化,提出了在线学习框架,把频谱感知次序问题归纳成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可以获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。 相似文献
86.
87.
88.
针对磁悬浮刚性转子系统,提出了一种基于在线动平衡的磁轴承参数辨识方法。采用已知大小和相位的不平衡质量作为激振源,根据动平衡仪测得的转子不平衡响应,求得磁轴承位移刚度和电流刚度。利用某型磁悬浮控制力矩陀螺对该方法进行了试验验证,得到了一定转速范围内的磁轴承位移刚度和电流刚度,证明了该方法的正确性和实用性。试验结果表明外转子型磁轴承位移刚度和电流刚度随转速的增加而下降明显。 相似文献
89.
90.
管内流体压力波传递速度是分析研究液压系统稳定性和动态品质的基础物理参数。从传输管路波动方程出发,推导三传感器测量原理,引入Foster等价剪切系数模型,对液压管路中各种影响因子进行高精度估计,采用Newton-Raphson迭代法减小数据处理误差,精确计算压力波传递速度。基于理论推导,搭建液压管路压力波传递速度在线测量试验平台,用MATLAB软件编程,实现了液压系统多种工况下压力波传递速度的精准测量与计算。试验结果表明:系统在典型的工作压力20 bar、50 bar、75 bar和100 bar下,压力波传递速度大约分别为1 320 m/s、1 338 m/s、1 363 m/s、1 380 m/s,所测结果在置信水平为95%的波速区间内误差在±1%范围内;管路压力波传递速度大小随工作压力的升高而增大,并依据试验结果给出了二者之间的函数关系;精确计算压力波传递速度需考虑管路材料对系统柔性的影响。试验和分析结果对液压系统管路压力波传递速度在线测量和预估具有重要指导意义和参考价值。 相似文献