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311.
为进一步提高三维有航速船舶耐波性预报的计算效率,将对称性引入到移动脉动源格林函数法的速度势求解之中,提出了基于格林函数对称性的水动力快速求解措施。从源点对场点的对称特性出发,推导获得了调和函数的法向偏导数在船体对称线元和面元处的积分对称关系式,开展了对称性在简化边界元积分方程系数矩阵中的应用,进而构建了高效求解三维船舶耐波性能的理论计算方法。数值结果及算例分析表明:水动力计算中移动脉动源格林函数的对称性有利于降低计算量和减少系统内存,且适用于有航速船舶在波浪中的波浪干扰力、运动响应和自由面波形的数值模拟,可拓展至两船水动力干扰及复杂船型的频域水动力分析计算之中。 相似文献
312.
313.
针对传统有标识软件度量元数据存在软件缺陷预测精度低的问题,首先对比选择合适的离散化方法,然后将组织协同进化分类算法引入并应用到航天软件缺陷预测领域,给出了一种基于组织协同进化的软件缺陷预测方法。该方法根据预测目标将离散后的软件度量元数据划分为不同种群,在各种群内部形成进化个体(组织)。组织在增减算子、交换算子、合并算子和组织选择机制的作用下不断进化,并基于属性重要度协同进化的方式进行适应度函数的计算,实现了有标识软件度量元数据缺陷预测精度的提高。最后通过两组仿真实验,验证了基于组织协同进化航天软件缺陷预测方法的有效性。 相似文献
314.
315.
“终身学习机器”(L2M)项目隶属于美国国防预先研究计划局(DARPA),其目标是开发支持下一代自适应人工智能系统所需的技术,使其能够在实际环境中持续地学习并改善性能,同时保持原来预先给定的能力。对L2M项目基本情况和研究进展进行了综述。首先,介绍了L2M项目的背景、目标、研究内容和项目阶段;然后,从终身学习理论方法研究、边缘终身学习与终身学习机器的硬件实现和终身学习机器人三个方面,对L2M项目的研究进展进行介绍和分析评述,其中理论方法方面包括不确定性调节的终身学习及其应用、自动驾驶中的终身学习、本征任务终身学习框架、通过元学习的神经调节克服灾难遗忘等;最后,对未来发展趋势进行了展望。综述表明,终身机器学习亟需继续开展研究,尤其是生物机制启发的终身学习、多智能体协同终身学习和终身学习技术在现实世界复杂场景中的应用等方向。 相似文献
316.
针对飞机进近着陆对捷联惯导系统空中重新对准功能的需求,提出一种基于四元数的解析粗对准方法,该方法对飞行动态和飞行平稳性没有要求.推导了利用GNSS测量的速度信息和惯导系统的输出信息对载体姿态进行解算的方法,对精度的影响因素进行了分析.仿真结果表明,该方法可在较宽的动态范围内保持较高的对准精度,计算量较小,速度较快,满足空中粗对准对速度和精度的要求. 相似文献
317.
分析LDPC码的特点和优势。阐述LDPC码的编码原理和基于生成矩阵、基于三角分解两种主要编码方法。指出三角分解编码方法受到矩阵分解限制:矩阵要求满秩,矩阵所有的顺序主子式非零。分析带选主元三角分解法的编码方法。使用C语言编译环境和X86计算机,对LDPC基于生成矩阵的编码系统和带选主元三角分解法的编码系统进行计算,得到P4(R)3.2 GHz、内存512 M硬件环境下的编码效率。 相似文献
318.
319.
以海上编队一体化作战需求为牵引,以提升编队整体指挥决策效能为目的,在系统地分析了编队指挥决策的协同与协作的基础上,提出了编队一体化协作指挥决策的概念,并探讨了协作的一体化、指挥决策过程的一体化及元决策与指挥决策的一体化,对进一步研究编队一体化协作指挥决策过程和面向协作的辅助决策技术有着重要的参考意义。 相似文献
320.