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1988年 | 3篇 |
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Fx-Newton算法在执行过程中需要估计次级通道模型,针对主被动隔振工程应用中次级通道估计存在误差的问题,假设输入信号为正弦信号,建立含次级通道估计误差的Fx-Newton算法结构模型,推导了Fx-Newton算法的稳定性条件,并就相位误差和幅值误差对Fx-Newton算法稳定性和收敛性的影响做了详细阐述。最后对两自由度主被动隔振模型开展仿真研究,验证了理论分析结果。 相似文献
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针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。 相似文献
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通过对应急装备保障实际场景的分析,提出装备应急运输过程应分2个不同的阶段进行研究。重点讨论了第1阶段涉及的运输问题,并建立相应数学模型。通过数学软件matlab实现了模型的求解,最后通过算例分析证明了模型的有效性。为相关运输问题的解决提供了一种有效的方法。 相似文献
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与传统的有限差分法和有限元法相比,表面电荷法可降低单元剖分难度并能处理开放边界,更适于计算静电透镜的静电场。针对轴对称及非轴对称两类结构,采用样条函数及奇异形状函数改进电极表面的电荷密度估计,讨论了二维及三维表面电荷法的实现。与具有解析解的单位圆盘进行比较,分析了表面电荷法的电位计算精度,并用于轴对称及非轴对称像管计算。结果表明:对轴对称系统,在文中给定步长下,二维及三维表面电荷法与有限差分法计算相对误差不超过10^-3,且二维方法精度整体高于三维方法,二维、三维表面电荷法对3种像面位置的计算结果与有限差分法结果相比,最大误差不超过0.6mm;对非轴对称系统,3种方案下轴外电子运行轨迹的差异明显,非对称因素所产生的干涉场影响是不可忽略的。 相似文献
80.
从普通四元数矩阵的奇异值分解出发,给出了具有行或列对称结构的一类四元数矩阵(即广义四元数延拓矩阵)的奇异值、奇异向量与其母矩阵的奇异值、奇异向量之间的定量关系,推广了现有文献的结果。理论分析和数值实验的结果表明,就一大类广义四元数延拓矩阵而言,仅用母矩阵进行奇异值分解不但可以节省计算量和存储量,而且不影响任何数值精度。 相似文献