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为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。 相似文献
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视情维修是改善多级劣化系统性能表现的重要措施,然而在实际中检测不完备问题会制约视情维修的有效开展,从而影响劣化系统性能评估结果。针对这一问题,将多级劣化系统检测维修马尔科夫链模型中的状态转移进行调整,建立其在不完备检测下进行视情维修的性能评估模型,给出系统性能参数的求解方法。实例验证表明:在实际工作中,虚警和漏检对于系统瞬态可用度的影响是随时间变化而不定的,但对于系统可靠度的影响则是确定的,即在任意时刻虚警提高系统可靠度,而漏检降低系统可靠度。 相似文献
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针对我军态势产品分层分类体系的需求,基于顶层设计的思想,提出了一种多级层次多视图的态势产品分层分类体系模型.该模型充分考虑了军队指挥结构中所涉及态势产品的基本元素,并能够适应军队编制体制结构和指挥体系变化.从构建态势产品的方法论出发,利用运筹学模型建立了体系构建方法.最后,以案例研究形式探讨了建立适应于我军指挥体系的态势产品分层分类体系框架.模型的提出为指导我军建立合理、灵活、可扩展的态势产品分层分类体系提供了技术支撑,也为将来军队各类态势产品的全面发展打下基础. 相似文献