一种改进的Manifold数据降维方法研究

Manifold学习算法已经被广泛应用到很多领域,如信息检索、模式识别、人工智能和数据挖掘等。已有的Manifold学习算法对局部临近区域选择很敏感,并且降维后的数据可分割性比较差。本文提出了一种自适应临近区域选择、具有良好信息可分割性的Manifold学习算法。这种方法在每一个数据点根据数据可估算的本质维度和局部正切方向选择临近区域。与此同时,在映射数据的时候使用聚类分析法聚集相似样本点集。这种方式能确保降维数据具有良好的可分割性,获得更好的降维效果。实验结果表明,新的方法在人工生成数据集上具有更好的嵌入效果。     

孔子儒家的学习精神

孔子儒家主张学习与做人是一致的。"学而时习之"是孔子儒家学习精神的总纲,可以用自强不息、厚德载物总括之,分而言之则是十大学习精神:谋道不谋食,虚心敬慎,实事求是,坚韧不拔、积极向上,严己宽人,学为己,学以致用,仁民爱物,乐观自信,终身学习提高。     

基于高分辨率网络的单声道歌声分离

单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离，在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题，利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势，提出基于高分辨率网络的单声道歌声分离算法。设计并构建适合单声道歌声分离的高分辨率网络，输入歌曲的时频谱图到网络，得到预测的伴奏和歌声时频谱图。结合歌曲相位进行重构，得到伴奏和歌声的时域信号。实验表明，在公开数据集MIR-1K上，所提算法的SNR、SIR、SAR指标均优于当前代表性算法，提高了分离后伴奏和歌声的质量。      

华航大学生学习的现状

大学阶段是学生学习专业知识的开始,是掌握一技之长的重要时期。由于大学生的学习相对独立、内容多、进度快,而且学习与就业息息相关,所以需要学校认真研究大学生的学习,了解大学生学习中存在的问题,给予相应的指导。     

51区迁移之谜

在51区外试飞秘密航空武器 提起51区，大多人都知道这是美国秘密航空武器的试飞基地，随着基地上空不准飞机飞越，使它变得更加神秘。但是最近传出试飞基地从51区搬家的说法。以《大众机械师》杂志为例，在封面上赫然写着“新51区”字样，读了内容才知道说的是新航天飞机X－33的开发。这种航天飞机能够垂直上升，     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.