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排序方式: 共有358条查询结果,搜索用时 125 毫秒
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基于边界元方法建立了水下航行体出水姿态计算模型,包括各控制方程及边界条件,采用截平面方法对航行体出水模型进行了简化处理,并将所得结果和实验数据进行比对,发现二者符合良好,验证了数值模型的有效性。运用边界元法研究了规则波浪参数(波高、浪向、周期、相位)对出水姿态的影响。研究结果表明,波高影响波浪力幅值大小,对出水姿态参数有着直接的影响,波高越大对出水姿态参数的影响越大;浪向、初相位和周期主要影响流体质点的运动方向,改变波浪附加惯性力,影响波浪力对出水姿态参数的作用效果;受到出水相位的影响,出水俯仰角和俯仰角速度呈余弦变化规律;随着周期的增大,周期对航行体出水姿态参数的影响逐渐减小,此时,相同波高下出水姿态参数只受到出水相位的影响。 相似文献
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针对传统电力数据分析方法存在适用范围有限、模型复杂等导致电器分类准确率较差的问题,提出了一种基于多层堆叠长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络的电力数据分析模型。首先,根据电力数据的频谱图、Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和Mel频谱图提取电力数据的特征,然后将其应用于深度学习模型并提高分类任务的性能,从而改善过拟合问题。其次,建立了一个多层堆叠LSTM模型,从而有效提高模型的分类和回归能力。最后,提出了一种改进的软独热编码和多尺度训练方法,从而防止峰值概率分布,提高模型的泛化能力。实验阶段,以家庭电力数据集为例,对所提模型进行验证。仿真结果表明,所提模型软独热编码及多尺度训练对加快训练效果具有一定效果,最终分类准确率到达89.85%。 相似文献
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