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为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)特征提取的极限学习机(ELM)诊断方法.先利用DCNN在特征提取方面的优势,从含有电路故障信息的信号中自主提取有辨识力的特征;利用ELM出色的分类性能,构建获取特征的故障诊断模型;通过Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实验对提出方法进行了验证.仿真结果表明,提出的基于DCNN的故障特征提取方法优于传统KPCA与KSLPP方法,与ELM分类器集成后得到的诊断准确率达到98.2%,有助于改善模拟电路的故障诊断精度,从而验证了其可行性和有效性. 相似文献
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为有效管控武器装备的研制风险,推进装备研制项目的顺利开展,提出一种基于粗糙集(RS)属性约简与最小二乘支持向量机(LS-SVM)的装备研制风险综合评价方法。该方法在装备研制风险评价指标体系基础上,通过集对分析法构造训练样本和测试样本。以属性重要性作为RS启发信息,对评价指标进行属性约简,消除冗余信息。最后,基于约简后的评价指标样本训练LS-SVM模型完成风险评价。案例分析表明,相对于单一LS-SVM方法,所提出的方法预测精度更高,平均绝对误差达到0.098,评价结果更为准确,过程也更为科学合理。因此,将提出方法用于武器装备研制项目的风险评价是有效和可行的。 相似文献
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针对扩展Kalman滤波(EKF)训练小波网络存在收敛慢、精度不高、计算Jacobian矩阵困难等问题,在自适应Kalman滤波理论基础上,提出一种基于自适应无迹Kalman滤波(UKF)的小波网络训练算法。该算法在在UKF框架内引入自适应因子,通过其调整观测协方差与状态参数协方差的比例,使状态向量预测值的协方差更趋向真实值,有效地提高了小波网络的精度。仿真结果表明,基于自适应UKF的小波网络的收敛速度快,估计精度高,无需计算Jacobian矩阵,适于解决非线性系统的建模预测问题。 相似文献
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广西马山县白山镇上龙村局东电基干民兵黄永堂夫妻俩坚持15年无私赡养两位孤寡老人,像照顾自己的亲人一样,让两位孤寡老人安度晚年。他们的感人事迹传开后,受到人们的赞扬和敬佩。 相似文献