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基于可变形定向破片战斗部的作用原理,设计了试验结构模型,并对其进行了静爆试验研究。根据试验结果,建立了有限元分析模型,利用LS-DYNA程序对可变形定向战斗部变形过程以及破片的飞散过程进行了数值模拟。结果表明,在目标方向破片密度和速度都有较大幅度增益,数值模拟与试验结果比较吻合。 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
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非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础. 相似文献
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辅助变量的选择包括变量类型、数量及检测点的选择,是软测量建模的第一步,直接关系到软测量质量的好坏.针对活性污泥法,从微生物生长繁殖的角度出发,探讨了各要素对于微生物生长活动能力的影响及其相互关系,通过影响力大小及相互间耦合性的复杂程度选取辅助变量的原则,完成了污水处理辅助变量类型的初选,并对辅助变量的精选进行了讨论. 相似文献
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基于本体论方法形式化地探讨装备保障计划本体的建立和分析,具体介绍了机械化步兵师装备保障计划本体的建立方法、本体元素的描述、本体的一致性等方面的内容。给出两个判断类间关系一致性的算法并分析其性质,探讨了基于公理化的知识的一致性。 相似文献