状态X~2检验法在联邦滤波器中的应用

针对联邦滤波器的特殊性,基于残差故障统计检验原理,详细研究了状态检验法应用时存在的几个问题。由于信息分配,造成子滤波器局部估计次优,从而基于残差的故障统计检验方法不能够直接使用;针对这一问题,修正了残差方差阵的计算方法,并提出一种次优自适应补偿方法,能够有效改善局部估计次优性对故障检测灵敏度的影响。最后的仿真结果表明了研究的有效性和可行性。     

离子束加工误差对散射损失的影响研究

离子束加工(Ion Beam Figuring,IBF)去除函数对加工残差具有重要的影响,而加工残差引起的表面散射则导致光学性能发生变化.为了减小加工残差对光学性能的影响,利用基于CCOS成形原理的离子束加工仿真程序对光学镜面进行修形,分析不同去除函数宽度对散射损失(Ratio of Scattering Loss,RSL)指标的影响.通过研究可知,随着去除函数宽度的减小,加工残差对散射损失的影响越来越小.因此,根据加工残差对RSL指标的影响程度以及RSL指标要求,可以合理选择去除函数宽度,从而在满足面形精度的同时,优化加工工艺.     

野值存在下的BP网络自适应卡尔曼滤波

提出了一种抗野值的BP网自适应卡尔曼滤波算法.通过BP网络对新息序列的方差和均值的速率进行在线实时监测计算,输出一组加权系数对新息做修正处理,从而有效地抑制了野值对滤波器的影响.仿真证明该算法保持了新息的统计特性,提高了滤波器的精度和稳定性.     

一种基于滑模变结构观测器的故障检测方法

提出一种基于滑模变结构观测器的残差生成及故障检测方法.利用滑模变结构所具有的对未知输入扰动的不变性,移除外界扰动对残差的影响,使残差只对故障信号敏感,从而提高故障检测的准确性,较好地解决基于状态估计的故障检测方法中检测鲁棒性与灵敏度之间的矛盾.仿真验证结果表明了该故障检测方法有较高的检测鲁棒性,同时对小幅值故障较为灵敏.     

基于训练网络的目标检测方法及应用

传统的Faster-RCNN目标检测网络以VGG16作为训练网络,其网络提取能力弱、检测速度慢,提出将inception网络与深度残差网络作为训练网络用于Faster R-CNN。在TensorFlow框架下,搭建相应的网络模型,并选取飞机、车辆、操场以及水箱的遥感图像进行了实验验证。实验结果表明,相比于VGG16网络,基于inception网络与深度残差网络作为训练网络的Faster R-CNN模型在识别精度和识别速度上都具有明显的优势。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.     

壳间声桥刚度对双层圆柱壳声振耦合特性的影响

考虑实肋板的面内振动,建立了通过声桥耦合的双层圆柱壳声振模型,计算了双层圆柱壳在不同壳间连接刚度下的振声性能,分析了壳间声桥刚度对双层壳声振耦合特性的影响,得出了声桥耦合特性的主要控制频带.结果表明:壳间声桥刚度直接影响双层壳耦合方式;当实肋板刚度较大时,在低频,水层的耦合作用表现略强,在较高的频率范围,实肋板的耦合作用要大得多;当实肋板刚度较小,尤其是接近壳间流体的等效刚度时,壳间流体耦合作用较强,是主要的声传递通道,壳体辐射声功率较小,对减振降噪有利.在保证壳体刚度的情况下,尽量减小壳间连接刚度可有效降低壳体辐射噪声.     

基于丛生树的多流水线并行Hash连接的处理机分配算法

本文介绍了并行数据库中实现多流水线Ｈａｓｈ连接的处理机分配算法，该算法对于执行Ｈａｓｈ连接的丛生查询树可同时实现流水线内并行（ＩｎｔｒａｐｉｐｅｌｉｎｅＰａｒａｌｅｌ）和多流水线间的并行（ＩｎｔｒａｐｉｐｅｌｉｎｅＰａｒ－ａｌｅｌ     

对象关系数据库中连接谓词索引技术的研究

讨论了一种适合于对象关系数据库的新型索引结构———连接谓词索引 ,在介绍了谓词索引之后 ,给出了基于该索引结构的连接算法 ,并分析了连接算法的性能 ,提出了根据性能计算来确定关系R和S中谁作为外关系 ,从而降低算法代价的方法 ,特别地 ,本文还把连接谓词索引推广到一般形式 ,可以用于多个关系表的连接