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681.
舰船液力偶合器数学建模新方法 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了某研究项目中所使用的液力偶合器数学建模新方法———人工神经网络方法.从舰船动力装置动态建模与仿真的实际需求,分析了液力偶合器数学建模的困难之处:寻找一种通用的数学形式,以实现:①额定工况滑差及其附近实验数据的内插与外延;②过渡工况(如液力偶合器结合时其滑差从100%变到额定工况滑差附近的过程中)液力偶合器数学模型的设计.叙述了液力偶合器的人工神经网络数学建模的要点,分析了液力偶合器人工神经网络数学模型在舰船动力装置计算机仿真中的结果.最后,总结了液力偶合器人工神经网络数学模型今后需进一步完善的若干方面. 相似文献
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随着科学技术的发展,未来战争将有更多的智能化武器出现,坦克火力运用智能化将是坦克火力系统的发展方向,而目标威胁度评估是该系统的核心模块.应用BP神经网络建立了坦克目标威胁度评估模型,对影响因素进行了分析与预处理,并构造了3组训练样本.利用MATLAB7.0中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对样本和影响因素进行训练、仿真.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决坦克目标威胁程度与影响因素之间的非线性关系,评估坦克目标威胁度有很强的客观性和科学性,对未来坦克火力运用智能系统的建设具有一定的借鉴作用. 相似文献
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航天发射和回收任务中,通过运载火箭以及无人机获取的光学图像易受雨雾的影响导致成像质量下降。为了同时满足雨纹消除和除雾应用需求,进一步提升雨(雾)图像信息恢复的质量,将特征提取、多尺度映射、局部极值以及非线性回归处理相结合,设计一种新的雨(雾)信息自主消除网络(FMLNet),提出一种基于FMLNet的光学成像雨(雾)信息自主消除算法。使用Maxout单元层生成几乎所有与雨(雾)相关的特征,运用一种新的非线性激活函数(BReLU)以提高恢复无雨(雾)图像的质量,使其特征提取层和非线性回归层与经典CNN网络具有明显的不同。分别对雨(雾)图像数据集进行实验测试,结果表明,算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似指数测度(SSIM)评价指标上均优于其他常用算法。通过各算法处理效果的视觉观察比对,该算法能够很好地进行图像雨纹消除和图像除雾,能将不同雨(雾)场景下的图像恢复至细节丰富的干净场景图,图像复原度更高、视觉效果更好,从而验证了算法的有效性。 相似文献
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文献[1]和[2]中分别讨论了物体识别不变性方法——统计方法和解析方法。本文将讨论另一种方法——神经网络方法。 相似文献