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191.
定子绕组传输特性分析时的等效电路参数计算   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
多导体传输线理论是分析电机定子绕组传输特性的一种有效方法。本文提出了利用多导体传输线理论来分析电机定子绕组传输特性时的等效电路参数计算方法。  相似文献   
192.
军事电子信息处理中的人工神经网络技术   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求,然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况,力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。  相似文献   
193.
基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图,通过基于边素(边过程)的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换,利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位,具有较高的精度  相似文献   
194.
本文从柴油机燃油压力波的特征出发,建立ARI(Auto—Regressive Integra—ted)时序参数模型.通过对不同故障下的燃油压力波基于ARI时序参数的现代谱分析,说明ARI时序参数模型较好地揭示了燃油压力波蕴含的故障信息.通过燃油压力波的ARI时序参数构造故障诊断模式向量,根据几何距离与信息距离的测度来诊断故障,具有一定的实践意义.  相似文献   
195.
液体火箭发动机基于模型的故障检测算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
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   
196.
吊放声纳非探测时间的计算公式   总被引:1,自引:1,他引:0  
使用吊放声纳探测潜艇是直升机反潜的主要样式。在评价直升机跟踪潜艇和潜艇规避其跟踪的方法中,吊放声纳非探测时间是最主要的参数。此外给出了计算非探测时间的公式。  相似文献   
197.
本文提出了一种改善潜艇现有天线接收性能的方法,从而解决了在潜艇上安装使用劳兰C导航仪的关键技术问题。  相似文献   
198.
本文计算了爆轰波在可压缩金属板面上斜反射时的初始参数。计算中选用的五种炸药是TNT(p_0为1.64g/cm~3,1.45g/cm~3)、RDX(p_0为1.59g/cm~3,1.76g/cm~3,1.80g/cm~3)、RDX/TNT(77/23)(p_0为1.75g/cm~3)、Pentolite(p_0为1.65g/cm~3,1.68g/cm~3)和B 炸药(p_0为1.71g/cm~3);三种介质是铁、铜和铝。  相似文献   
199.
基于隐马尔可夫模型的IDS程序行为异常检测   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起。由于各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum Welch算法相比,训练时间有较大幅度的降低。考虑到模型中状态的特殊含义以及程序行为的特点,将加窗平滑后的状态序列出现概率作为判决依据。实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其检测效率也优于同类方法。  相似文献   
200.
入侵检测中频繁模式的有效挖掘算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
在基于数据挖掘的入侵检测系统中,为了在海量审计记录中有效地提取出相关规则,需要通过利用与入侵检测相关的特定领域知识。首先对关联规则挖掘问题中的相关概念给出几个规范化定义,介绍了基本的关联规则和情节规则挖掘算法,然后结合审计记录的特点,考虑其轴属性和参照属性以及规则兴趣度,对基本挖掘算法中的候选项目集产生函数进行了改进。分析结果表明,利用规则兴趣度能够大大减小候选项目集的大小,有效提高频繁模式挖掘算法的效率。  相似文献   
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