柴油机健康状况评估及其方法

提出了柴油机健康状况评估的思想,通过大量实车试验,计算并分析了关联维数与柴油机健康状况的对应关系,结合摩托小时数给出了柴油机健康状况的定量表述参数——健康度。最后,验证了健康度与振动烈度、加速时间、减速时间以及燃油消耗等特征量反映的健康状况是一致的,这表明,利用健康度评估柴油机的健康状况是可行的。     

基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。     

一个战术导弹半实物仿真系统

文章介绍一个战术导弹半实物仿真系统。该仿真系统已商品化,它兼顾红外寻的和射频寻的制导控制系统半实物仿真的需要。红外寻的仿真和射频寻的仿真共用一台三轴飞行转台,节省了投资。目标和环境的仿真分别用目标与环境产生系统和目标运载器来实现。红外目标运载器（两轴转台）和三轴飞行转台又构成了五轴转台。在实验室建设和仿真专用设备的安排方面考虑较为合理。     

自行高炮光电火控半实物仿真系统技术实现途径分析

介绍了自行高炮光电火控系统半实物仿真试验的基本原理和技术实现途径,提出了光电火控系统仿真试验的技术实现途径主要取决于目标模拟方式的观点.描述了图像注入式、屏幕反射式和准直投射式等3种目标模拟方式的功能、组成和工作原理.针对光电火控系统性能指标鉴定试验的特点,深入分析了3种方式的优缺点,认为屏幕反射式和准直投射式适用于鉴定试验,根据目前的技术发展水平,可优先发展准直投射式.     

冰箱的妙用

1.衣物上粘有口香糖难以去除,可将衣服放入冰箱,口香糖经冷冻后变脆,轻搓即可去除。2.生日蜡烛放入冰箱冷冻24小时,再插在蛋糕上,就不会出现蜡油流下弄脏蛋糕的情况。3.啤酒、红酒和白兰地,倒在制冰盒中可成一块块固体冰酒块,吃起来别有一番风味。4.绿豆、黄豆、赤百等豆类一般不易煮烂,但只要先煮一下,待冷却后放入冰     

基于RSSI测距的凸半定规划节点定位算法

定位是无线传感网络领域的研究热点。为此,提出基于接收信号强度（received signal strength indicator,RSSI）测距的凸半定规划节点定位（RSSI ranging-based convex semidefinite programming node localization,RCSP）算法。建立基于RSSI的信号传播模型,并将定位问题转化为最大似然估计（maximum likelihood,ML）的优化问题,通过泰勒级数近似理论对ML优化问题进行近似处理。将ML优化问题转化为半定规划（semidefinite programming,SDP）凸优化问题,利用内点法求解获取节点的位置。仿真结果表明,相比于同类的定位算法,RCSP算法提高了定位精度。     

溴乙烷制备实验的半微型化研究

在不影响溴乙烷正常产率的前提下,改变原料量和加料方法,设计出制备溴乙烷的半微型实验新方案,与常量制备法相比,具有节约药品,操作安全省时,污染小等优点,在教学实践中经反复检验,符合半微型化学实验要求,是值得推广的新实验方案。     

任意分布随机数的FPGA实现

为了满足数字电路板的随机测试需求,在Simulink/DSP Builder中建立了产生任意分布随机数的模型,并在FPGA上进行了半实物仿真和性能分析,结果表明该模型达到了设计要求,具有实用价值。     

圆柱壳振动声辐射Jacobi-Ritz时域半解析法及特性分析

针对圆柱壳结构瞬态声振特性分析研究不足,结合Newmark-β积分法和Kirchhoff时域边界积分方程,提出一种圆柱壳受迫振动声辐射Jacobi-Ritz时域半解析法。基于一阶剪切变形理论和微元法思想,建立了圆柱壳振动声辐射分析模型,采取Jacobi多项式和Fourier级数表示轴向和周向位移容许函数,基于Rayleigh-Ritz法和Newmark-β积分法计算圆柱壳的受迫振动时域响应,在此基础上,基于Kirchhoff积分方程求解辐射噪声时域响应,分析圆柱壳受迫振动声辐射特性。与有限元方法/边界元方法数值结果对比表明,该方法具备收敛性好、精度高等优点,圆柱壳结构声振响应峰值随边界条件的刚度变弱存在左移现象,振动声辐射响应随厚度的增加呈现下降趋势;当随机载荷峰值频率与结构固有频率接近时,结构声振响应出现强特征线谱。     

面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。