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191.
为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明:该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。 相似文献
192.
193.
人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。 相似文献
194.
195.
基于BP神经网络的舰炮武器系统综合保障性能评价 总被引:1,自引:1,他引:0
通过对舰炮武器系统的分析,建立舰炮武器系统综合保障性能评价的指标体系。把神经网络的相关知识应用到舰炮武器系统综合保障性能评价中,得到了相应的BP神经网络评价模型。通过一些舰炮武器系统的实例计算,验证了模型的正确性,为舰炮武器系统的研制和改进提供了一定的参考依据。 相似文献
196.
《防务技术》2020,16(4):825-833
The combination of 5,5′-bistetrazole-1,1′-diolate (TKX-50) and ammonium perchlorate (AP) can make greater use of the chemical energy of TKX-50 based energetic materials. The research on the interaction mechanism between TKX-50 and AP is very important for designing TKX-50-AP compounds and judging the formation feasibility of composite particles, which can lay a theoretical foundation for the preparation of TKX-50-AP mixed crystals and the application of TKX-50 in propellant, propellant and explosive. Herein, in order to research the interaction mechanism between TKX-50 and AP, density-functional theory calculation was applied to optimize three configurations of TKX-50-AP compounds. The geometry structure, electrostatic potential and binding energy of the compounds were predicted, and the electronic density topological analysis was also carried out. Then TKX-50-AP mixed crystals structures were constructed, and the radial distribution function of H–O and H–N in mixed crystals was calculated. Finally, solvent/non-solvent method was applied to prepare TKX-50-AP composites, and the infrared spectroscopy and the non-isothermal decomposition performance of the composites were characterized. Results show that the superposition of positive charges in TKX-50 molecule and negative charges in AP makes the electrostatic potential distributions of TKX-50-AP compounds different from that of TKX-50 and AP. The interaction energies of TKX-50-AP 1, TKX-50-AP 2 and TKX-50-AP 3 are 39.743 kJ/mol, 61.206 kJ/mol and 27.702 kJ/mol, respectively. The interaction between TKX-50 molecules and AP molecules in TKX-50-AP mixed crystals both depends on hydrogen bonds and van der Waals force, and the number and strength of hydrogen bonds are significantly greater than that of van der Waals force. The composition of AP and TKX-50 makes the absorption peak of the five-membered rings and NH3OH+ of TKX-50 shift to low wavenumber in the infrared spectroscopy. In general, TKX-50 interacts with AP via hydrogen bonds and van der Waals force, and the calculated results are in good agreement with the experimental results. The composition of TKX-50 and AP can also prolong the decomposition process. 相似文献
197.
电液伺服系统的模糊神经网络自适应控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电液伺服控制系统中存在的非线性影响,常规PID控制难以取得良好的控制效果,采用模糊神经网络自适应控制,通过BP算法改变模糊隶属函数的形状及模糊规则的中心值,实验结果表明该方法能有效地跟踪电液位置伺服系统。 相似文献
198.
《防务技术》2020,16(3):530-534
Firearm shooting simulators are effective means for training the personnel in armed forces, police and shooting athletes. Shooter–weapon is a complex biomechanical system, therefore the best training quality is achieved when the process of a weapon shot is reconstructed in a training simulator and its training weapon mimics the (feeling) perception of the real weapon usage. Dynamics of motions of a handgun simulator held in the hand of a shooter by its grip during the shot is analysed theoretically and experimentally. Breech lock mechanism of the simulator is actuated pneumatically by supplying compressed air in pulses from external pressure source. Analysis of the obtained simulation results and experimentally recorded motion parameters of the training weapon body reveals that application of pneumatic drives is a reasonable option to simulate recoil perception of a pistol. 相似文献
199.
从人们对熵的认识过程出发,对熵的概念和其原理做了简要的总结,提出了辩证的讨论生物进化中熵变的观点,首次提出生物进化中的熵变是一个辩证的动态的过程。 相似文献
200.
研究了一种基于高阶累积量和神经网络的干扰识别算法。该方法把卫星通信中常见的各种干扰信号的归一化高阶累积量作为分类特征参数,应用神经网络对特征参数进行分类训练,将接收干扰信号的归一化高阶累积量输入已训练的神经网络进行干扰类型的识别。试验结果表明:该算法在低干信比的情况下具有较高的识别准确率。 相似文献