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421.
针对北斗GEO用户算法需要进行5°倾角的坐标旋转处理这一过程,提出了采用经典广播星历参数用户算法直接解算北斗GEO卫星位置的改进方法,并同时给出了相应的基于第二类无奇点根数的广播星历拟合算法。该算法采用第二类无奇点轨道根数代替经典轨道根数,解决了由GEO轨道的小倾角特性引起的经典广播星历参数拟合过程中法化矩阵奇异的问题。从而避免了北斗GEO用户算法中坐标旋转处理过程,减少了GEO用户算法的计算步骤。仿真表明,提出的改进方法在卫星轨道拟合过程中与原算法精度相当;在卫星轨道外推过程中与原算法相比略有精度损失,但仍满足用户导航定位精度的需求。采用实际北斗GEO星历解算的轨道数据验证了改进算法的有效性。 相似文献
422.
为把握忆阻类脑芯片发展现状并总结其发展趋势,对现有忆阻类脑计算芯片与架构进行了调研,对芯片中所采用的忆阻器阵列结构和集成工艺、前神经元电路、后神经元电路、多阵列互连拓扑结构与数据传输策略,以及芯片设计过程中所采用的系统仿真和评估方法进行了对比分析。总结出当前忆阻类脑计算芯片电路设计仍需解决忆阻器可用阻态少、器件参数波动性大、阵列外围电路复杂、集成规模小等问题,并指出了该类芯片走向实际应用仍然面临着忆阻器生产工艺提升、完善开发工具支持、专用指令集开发、确定典型牵引性应用等挑战。 相似文献
423.
基于聚类技术提出了一种能处理不带标识且含异常数据样本的训练集数据的网络入侵检测方法。对网络连接数据作归一化处理后 ,通过比较数据样本间距离与类宽度W的关系进行数据类质心的自动搜索 ,并通过计算样本数据与各类质心的最小距离来对各样本数据进行类划分 ,同时根据各类中的样本数据动态调整类质心 ,使之更好地反映原始数据分布。完成样本数据的类划分后 ,根据正常类比例N来确定异常数据类别并用于网络连接数据的实时检测。结果表明 ,该方法有效地以较低的系统误警率从网络连接数据中检测出新的入侵行为 ,更降低了对训练数据集的要求。 相似文献
424.
基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的值,使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值,可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试,实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区,并具有可接受的时间效率和算法复杂度。 相似文献
425.
镜头聚类是视频内容分析的重要途径。镜头聚类的基本任务是基于镜头的物理特征对镜头进行分类。本文设计和实现了一种新的镜头聚类方法 ,这种方法从一个初始分割开始 ,经多次聚类分裂与合并的迭代 ,自动地进行误差校正。这种方法既不需要通过人工交互来解决试探聚类方法的误差调节问题 ,也不需要迭代聚类算法中难以确定的经验参数和经验阈值的设定 ,克服了普通聚类方法的缺点 ,在实际应用系统中取得了较好的效果。 相似文献
426.
分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。 相似文献
427.
采用二氢二氯硅烷氨解法合成了氮化硅陶瓷先驱体全氢聚硅氮烷,并用红外光谱、凝胶渗透色谱、热重、X射线衍射和元素分析等进行了表征。所合成的先驱体低聚物的分子骨架为[SiH2NH]n,数均分子量为106,重均分子量为178。固化后的先驱体在氮气下1000℃裂解转变为棕色粉末,陶瓷产率78wt%。将陶瓷产物在氮气下1400℃处理后,其主要成分为α-Si3N4,并含有少量富余硅,化学经验式为SiN1.036O0.060C0.028。陶瓷产物在氮气下1600℃处理后的X射线衍射谱图表明,游离硅已基本消失,α-Si3N4衍射峰加强,但是没有观察到从α-Si3N4到β-Si3N4的相转变。 相似文献
428.
连续碳化硅纤维的研制 总被引:15,自引:1,他引:15
本文研究了用先驱体法制备连续碳化硅(SiC)纤维的全过程。通过常压高温裂解法制得纺丝性能好的聚碳硅烷,经100孔熔融纺丝、不熔化处理和高温烧成等一系列工艺处理,制得了高性能的SiC纤维。该纤维单丝直径8~15微米,连续长度达100米,抗拉强度为2~2.3GPa,抗拉模量178GPa。主要性能达到日本同类产品八十年代的水平。本文还对制备工艺的一些基本规律及连续纤维的主要性能进行了研究。 相似文献
429.
Af→B,f是平坦同态,M是A-模,本文给出了idAM与idB(MAB)的不等式关系。 相似文献
430.
规模化基因表达实验所产生的大量与生物组织特定时空状态相关的cDNA和表达序列标签(EST)等信息可用于新基因的发现、基因表达模式分析和基因组的注释,从而可为转录组研究提供实验设计和结果分析的参考标准。真核基因可变剪接的普遍性及其在机体生理与病理过程中的重要作用,使得可变剪接的系统分析已成为功能基因组研究中的热点之一。在面临海量表达数据的指数增长和不断有新的基因组获得测序的情况下,实现转录组序列分析的规模化、自动化计算迫在眉睫。讨论不同转录组分析系统中的数据分析算法及其计算需求,并提出适用于大规模可变剪接分析的策略。 相似文献