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自适应噪声对消在很多领域有着重要应用。为了进行自适应噪声对消,提出了一种新的最速下降算法。该算法主要原理是对多元二次函数进行降维处理,使其变成一元二次函数,再应用抛物线的性质分别循环迭代地求解每一个维度上的极值。在自适应噪声对消应用中,所提算法与传统的自适应算法进行对比,具有收敛速度快,滤波效果好,滤波效果可调节,抗恶劣信噪比以及急剧变化信噪比,不需选择迭代步长,适合计算机和可编程硬件实现等优点。 相似文献
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基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型 总被引:1,自引:1,他引:1
利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本,采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识,结果表明:这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。 相似文献
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近年来,Hamilton正则方程半解析法在工程问题上的应用越来越广泛,但至今未见有关这种方法收敛性和对称性问题研究的文献。基于Hamilton正则方程的半解析法理论,通过变分原理详细推导了Hamiltonian元素的固支和简支边界公式及对称边界公式。多个实例的数值研究表明:随着网格加密,Hamilton正则方程半解析法的收敛速度快于一般传统位移有限元法,对称解法的效率明显优于整体解法。 相似文献
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