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稳定平台调平回路大多采用PID进行控制,但这种算法具有抗干扰性能不高的问题,利用神经网络具有自学习、自组织、联想记忆和并行处理的功能和优势,设计了单神经元自整定PID控制算法。该控制算法不仅结构简单,而且适应性强,鲁棒性强。在设计中,采用了一种改良的Hebb学习算法对稳定平台调平回路进行控制。最后的仿真结果表明,单神经元自整定PID控制算法比传统PID控制算法在很多指标上都要好。尤其超调量、干扰抑制能力、过渡时间等动态指标非常优秀,是一种较为理想的控制算法,可以推广应用于各类稳定平台系统。 相似文献
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自紧技术通过施加自紧压力使身管内膛发生塑性变形,以产生残余应力增大身管强度,也是提高身管使用寿命的有效方法。为了研究残余应力对身管内膛裂纹的影响,建立了具有残余应力的身管扩展有限元模型,计算了不同自紧度的身管在残余应力场作用下,内膛表面裂纹的强度因子,分析了自紧残余应力和裂纹深度对裂纹应力强度因子大小的影响。同时,在连续射击后发生残余应力释放的条件下,计算了自紧身管的残余应力的变化规律和表面热应力对裂纹应力强度因子的影响。结果表明:自紧残余应力能有效抑制身管裂纹的扩展,提高疲劳寿命,其抑制效果与残余应力的大小成正相关,自紧身管在射击后,热载荷作用下,表层的残余应力由压应力变成拉应力,其他区域切向残余应力数值也相应减小,残余拉应力使身管表层更容易开裂。 相似文献
748.
针对批量学习的网络异常检测模型存在内存资源消耗大、无法在线更新的问题,利用自组织增量神经网络(self-organizing incremental neural network, SOINN)的增量学习特性,提出一种增量自编码器构建方式,将改进SOINN的输出神经元作为自动编码器的输入,使得模型在不破坏已有学习成果的基础上,具备增量更新能力。针对SOINN算法获胜神经元邻居节点学习率固定,不利于区分其与输入样本的相似性的问题,提出一种学习率自适应调整方法,来提升获胜神经元邻居节点的学习效率,使得算法输出神经元更能代表样本特性。针对反馈更新样本中正常样本纯度不高的问题,提出一种基于距离度量的样本标签筛选机制,通过计算反馈样本与神经元的距离来对正常样本进行筛选,使得反馈样本中正常样本比例更高,以此来提升模型的在线检测效果。在NSL-KDD数据集上开展了相关实验,实验证明所提方法具备增量学习能力,且改进SOINN的增量学习效果优于原始算法,有效节省了模型的运算和存储开销,通过基于距离的样本标签筛选机制,模型的在线检测能力有效提升。 相似文献
749.
红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点,这使得红外图像人脸识别可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足,是今后人脸识别研究的一个重要方向。在深入分析红外人脸图像特性的基础上,研究了红外图像人脸识别的特点,并提出了一种新的红外图像统计人脸识别方法。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。 相似文献
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本文用恒电量微扰法研究了Ce3+对铝合金在0.1mol·L-1NaCl介质中的缓蚀机理及抗孔蚀性。结果表明:铝合金孔蚀诱导过程及其表面形成林转化膜过程具有相同的电化学模式,电化学腐蚀速度控制步骤取决于钝化膜(转化膜)/溶液界面过程。Ce3+对铝合金孔蚀的诱导期和发展期均有抑制作用,形成铈转化膜后,铝基表面阻抗大大提高,耐孔蚀性增强。 相似文献