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411.
神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应图像中的一个像素,该神经元只与前一层的对应元素及其邻域元素连接。针对遥感图像的实验处理过程证明该方法能够有效地进行目标检测和提取,并且具有良好的噪声免疫力。 相似文献
412.
新兴的三维静态存储器将代替二维静态存储器被广泛用于高性能微处理器中,但它依然会受到软错误的危害。为了能够快速、自动分析多层管芯堆叠结构的三维静态存储器软错误特性,搭建了三维静态存储器软错误分析平台。利用该平台对以字线划分设计的三维静态存储器和同等规模的二维静态存储器分别进行软错误分析,并对分析结果进行对比。研究结果表明二维和三维静态存储器的翻转截面几乎相同,但三维静态存储器单个字中发生的软错误要比二维静态存储器更严重,导致难以使用纠检错技术对其进行加固。静态模式下二维和三维静态存储器敏感节点均分布于存储阵列中,表明静态模式下逻辑电路不会引发软错误。 相似文献
413.
信息知识库在工业生产中能够提高生产效率、降低资源消耗,但数据失效频率高。针对多节点失效重构的纠删码策略较少,且未充分考虑失效数据重构时各参与节点间的链路关系,导致重构效率较低。针对信息知识库数据失效,提出一种新的重构策略。根据节点的数据处理能力,选取数据处理能力最高的新生节点为路由节点;依据路由节点与候选供应节点及剩余空闲节点的链路带宽,确定供应节点及新生节点,从而构建数据重构网络拓扑,提高失效数据重构效率。实验结果证实,与传统纠删码策略性能比较,该方法有较短的重构时间和较高的重构成功率。 相似文献
414.
小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性,本文通过对信号进行小波包变换,导出了用小波包变换实现多载波调制(MCM)的系统模型,在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换,从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响,并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。 相似文献
415.
针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果 相似文献
416.
针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计... 相似文献
417.
针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。 相似文献
418.
针对考虑交会角和过载约束导引律在大机动时能量损失大的问题,提出一种考虑导弹机动效率的多约束制导律。应用最优二次型原理推导出考虑一阶弹体延迟的时变导引系数闭环次优制导形式,将导弹机动时刻阻力系数引入时变权系数,并通过迭代确定机动效率约束边界。将时变约束表示成剩余时间与弹体延迟时间的函数,代入制导指令,进行弹道仿真。结果表明,对于常值与机动目标,文中制导律与过载约束导引律同只考虑交会角约束的导引律相比,对目标均能实现末端弹道成型要求,而考虑机动效率的制导指令分配更为合理,在避免指令加速度饱和的同时有效降低了拦截末端速度损耗,提高制导精度与毁伤效果。且该制导律中时变权系数无须配平求解,在保证精度的同时极大地提高了迭代速度。 相似文献
419.
针对现有的静态网络安全模型存在的问题,提出了一种动态网络安全框架模型。该安全模型利用各种安全组件构建了立体的五层防御体系,并实现了防御能力的动态升级。 相似文献
420.
装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。 相似文献