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41.
为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。 相似文献
42.
基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力. 相似文献
43.
44.
45.
针对水面舰艇对海作战网络的特点,基于复杂网络"反社区"性质,将对海作战网络描述成"反社区"有向赋权图。结合传统可靠性分析方法,提出了一种新的可靠性评价指标,进一步扩展了传统可靠性指标的4个特性,并通过实例仿真,证明了该指标的有效性。该方法将传统可靠性理论与复杂网络理论有效地结合起来,将进一步扩大复杂网络的适用范围。 相似文献
46.
47.
48.
气液两相管流流型识别理论研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
综述了气液两相流流型识别理论及方法的研究进展。首先探讨了流型划分问题,然后针对水平管路、垂直管路及摇摆管路介绍了两相流流型转换机理及转换的边界条件;对于流型的在线识别,介绍了基于波动理论、神经网络和图像处理的流型识别方法。最后提出了气液两相管流流型识别中亟待开展的理论研究方向。 相似文献
49.
50.
超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。 相似文献