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自适应波束形成技术广泛应用于雷达领域的旁瓣抗干扰中。当回波数据量增多时,传统的波束形成算法无法进行快速处理,而应用深度神经网络模型通过数据的预训练则可以快速地进行波束形成,因此根据波束形成原理设计深度神经网络,并利用知识蒸馏的方式对深度神经网络进行压缩,使压缩后的模型既有原始模型良好的泛化性能而且又有更快的计算速度。仿真结果表明,相比于传统的LMS算法,在实验环境下,未经模型压缩的深度神经网络自适应波束形成算法的计算速度提高了约7倍,基于模型压缩的深度神经网络自适应波束形成算法的计算速度提高了约20倍。 相似文献
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针对空间目标态势威胁响应和预警研究不完善的问题,为实现空间目标行为和事件的智能推理、实时响应和主动预警,保障航天活动和空间利益,提出面向行为与事件的空间目标态势本体模型(BEO-SO2)。基于基本形式本体(BFO),构建空间目标态势行为与事件本体模型。在统一时空框架下建立空间目标关系模型,实现空间目标行为执行和事件发生过程的动态推演。以空间目标碰撞威胁为背景,设计对象实体等级体系和碰撞威胁行为与事件要素,建立碰撞威胁推理规则,基于空间目标态势行为与事件本体进行实现、验证与展示。结果表明,空间目标态势行为与事件本体能够实现空间目标碰撞威胁的等级推理与预警,并指导进一步的空间活动,为航天任务与空间活动提供有效保障。 相似文献
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以满足产品的性能与可靠性维修性保障性(RMS)综合设计需求为目标,对产 品设计过程中如何预防故障,定位故障及故障维修的相关概念进行分析、总结和归纳,提出 了以故障知识为核心,面向产品综合设计的知识本体框架,该框架将相关概念划分为四层进 行描述,即产品层、故障基本概念层、故障扩展层、故障应对层。利用本体论方法对相关的 核心概念进行了形式化的定义,并给出了基本的故障知识本体和设计应对本体结构。最后以 挑战者号航天飞机的失事为例,应用本文建立的故障本体较好地表达了航天飞机故障过程及 应对的改进措施,验证了该方法的可行性。
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以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用的固体发动机结构形式选择模型描述;然后建立了固体发动机结构选项一般模糊极小极大神经网络;最后以具体型号总体设计为例,完成结构形式选择,得到了包含实际结果的多个可行方案。该方法提高了设计过程自动化水平,且可提供多个不同的结构选择可行方案供设计人员参考。 相似文献
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徐张 《西安航空技术高等专科学校学报》2008,26(6):52-54
高职英语教学因过多关注语言形式,而忽视了英美国家文化知识的导入,因此导致了学生不能灵活得体地运用语言。通过分析在英语教学中文化背景知识的重要性、传授重点、基本导入途径,进而探索了如何从教与学两方面在语言学习中融入文化背景知识,提高英语教学的效果。 相似文献
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