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2024年 | 1篇 |
2023年 | 9篇 |
2022年 | 3篇 |
2021年 | 6篇 |
2020年 | 9篇 |
2019年 | 10篇 |
2018年 | 3篇 |
2017年 | 7篇 |
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2006年 | 9篇 |
2005年 | 13篇 |
2004年 | 10篇 |
2003年 | 14篇 |
2002年 | 8篇 |
2001年 | 3篇 |
2000年 | 6篇 |
1999年 | 10篇 |
1998年 | 8篇 |
1997年 | 6篇 |
1996年 | 5篇 |
1995年 | 7篇 |
1994年 | 6篇 |
1993年 | 3篇 |
1992年 | 5篇 |
1991年 | 3篇 |
1990年 | 5篇 |
1988年 | 2篇 |
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针对泵压式供应系统液体火箭发动机的故障监控问题,建立了用于发动机故障检测的非线性动态数学模型,设计并实现了发动机系统的广义卡尔曼滤波器。利用新息序列的统计特性,进行了发动机故障新息检测算法的仿真研究,讨论了降低滤波器计算费用的方法以及置信度、自由度对检测算法性能的影响。本文的工作为进一步研究发动机故障在线实时检测算法奠定了重要基础。 相似文献
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空战目标机动轨迹是有丰富时空特征的多维时间序列,具有高度复杂性和不确定性。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难、时序预测的方法难以提取时空特征且只能单一的从T到T+1时刻的顺序式训练的问题,文中提出了一种自注意力机制(self-attention, ATT)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)结合的模型(CNN-LSTM-ATT)。离线状态下训练模型,获得的最优模型可以实现目标机动轨迹的高精度预测。文中模型与CNN-LSTM、LSTM模型进行单步预测对比分析,具有良好的单步预测和不同过载机动预测的能力。考虑到电磁干扰和复杂环境导致传输数据的误差和缺失,进行了目标轨迹的5步预测,预测结果和评价指标均优于CNN-LSTM、LSTM模型。 相似文献
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