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载人航天器的自主化和智能化使其探索空间和飞行任务范围不断扩展,是主动应对未来太空军民融合领域变革的重要手段。对载人航天器自主健康管理技术这一热点领域的研究进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先,在阐述载人航天器自主健康管理技术基本概念的基础上提炼了其体系框架;其次,分析总结了载人航天器自主故障诊断与预测技术的研究现状;然后,探讨了研究进展与挑战;最后,从故障机理、智能技术和预测评估三个层面对发展趋势进行展望。综述表明,失效机理和故障模型都还需持续进行研究,以混合智能技术为核心的自主故障诊断与预测技术有望取得突破,进一步发展面向可重复使用载人航天器的准确诊断和预测技术。 相似文献
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研究了网络延时对路由器主动队列管理机制的影响,分析了几种典型主动队列管理算法在大延时网络中的性能。在介绍了基于内模补偿的DC-AQM算法的优缺点之后,根据PID控制器延时补偿的Ziegler-Nichols设定方法,提出了ZNDC(Ziegler-Nichols delay compensation)AQM算法并进行了仿真实验验证,实验结果表明算法达到了预期的目标。 相似文献
223.
2020年,注定是不平凡的一年。突如其来的新冠肺炎疫情,牵动着党中央、习主席和全国人民的心!从疫情暴发初期武汉封城,到全社会迅速动员起来;从军地各单位医护人员逆向驰援武汉,到紧急开设专门救治医院,全国军民万众一心,各行各业体系联动,彰显了“疫情就是命令,防控就是责任,时间就是生命”的全民战“疫”决心。这场疫情防控阻击战也暴露了国家治理体系和应急管理能力的短板弱项。 相似文献
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227.
习主席强调:“军队能不能打仗、打胜仗,管理往往起着关键作用。”指挥作战是学问,部队管理是艺术,管理是为打仗服务的,只有把管理工作做扎实,管理在战斗力建设中的关键作用才能显现。实践证明,随着环境、形势和对象的改变,只有不断更新理念、研判形势、改进方法,掌控官兵思想行为,逐步提升管理效能,才能锻造集中统一、战无不胜的精兵劲旅。 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
230.