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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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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
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为实现对地面时敏目标威胁度的科学有效评估,提高无人机对地攻击决策的快速性和准确性,提出一种基于集对分析(SPA)与增量型极限学习机(IELM)的地面时敏目标威胁度评估方法.首先,将SPA理论中的联系度和集对概念应用在地面时敏目标威胁度评估指标体系中,用于生成训练样本和测试样本,然后,使用获取样本对IELM进行在线训练和测试,得到无人机对地时敏目标威胁度评估模型,并对目标完成评估和排序.仿真表明:所提出方法在评估地面时敏目标威胁度过程中速度快、精确度高,能够对目标威胁度进行快速精准排序,从而为无人机对地攻击决策提供了可靠依据,也为无人机自动有效打击地面目标奠定了基础. 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