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391.
改进BP算法在模糊神经网络中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性. 相似文献
392.
随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)掩星大气探测技术的兴起,GNSS遥感探测数据在气象数据资源中逐步占据重要地位,但是目前的掩星探测数量远不能满足数值天气预报等应用的需求,未来更需要充分利用GNSS信号资源,开展更大规模的GNSS掩星卫星星座探测.本文以世界气象组织发布的大气海洋数据需求为参考,提出新一代GNSS遥感探测星座任务需求与设计约束.在理想大气模型假设下,利用几何解析方法研究了探测卫星星座构型参数对探测性能的影响,并建立了新一代GNSS遥感探测卫星星座设计基本准则.以风云卫星为子星座,给出了星座规模同为40颗的三种GNSS遥感探测微纳卫星星座设计方案.研究结果表明,具备该规模的探测星座可满足数值天气预报等气象应用的最低数据需求,三种构型方案中,由高、中、低倾角三组Walker子星座与风云卫星子星座组建的GNSS遥感探测星座探测性能最优. 相似文献
393.
嵌入式计算机系统技术,是目前微电子产品设计领域最为热门的技术之一。本文阐述了嵌入式计算机系统技术的特点,并从嵌入式系统的结构、处理器性能特点、外部接口、操作系统等几方面进行了较详细的探讨。 相似文献
394.
395.
边条机翼布局战斗机稳定性改进研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对边条机翼布局战斗机的纵,横向稳定性改进措施进行了研究,结合具体战斗机布局,给出了边条机翼布局战斗机纵,横向稳定性的一般特征,对前缘襟翼下偏,翼刀,平尾下反和机身截面修形等几种气动布局改进措施的风洞试验结果进行了简要讨论,结果表明,所研究的气动布局改进措施都能有效提高边条机翼布局战斗机的稳定性,其中,前缘襟翼下偏既能完全克服俯仰力矩曲线非线性上翘问题,又能较好地解决横侧向稳定性丧失问题。 相似文献
396.
针对大规模复杂航电系统软件的设计和开发,引入MVC(模型-视图-控制)的软件体系架构和设计模式,对软件行为主体进行持续抽象和封装,并在项目开发过程中迭代应用。研究结果证明,采用MVC架构很好的提高了软件设计和开发的可靠性、可扩展性和可复用性,增强了应用系统软件架构的灵活性和适应性。 相似文献
397.
为了研究航天煤油的富燃燃烧特性,设计了一个气氧/煤油富燃燃气发生器,并进行了室压范围1~4MPa、混合比范围0.25~0.52的燃烧试验,获得了混合比和室压对特征速度、燃气温度及燃烧效率的影响规律。试验结果表明,采用火花塞点火方式可以实现该燃气发生器在高度富燃条件下的可靠点火;在本文研究范围内,试验测得的特征速度和燃气温度明显低于化学平衡理论预测值,燃烧效率介于63.9%~88.3%之间。混合比是特征速度、燃气温度及燃烧效率的最大影响因素,室压的影响远小于混合比。燃烧效率与实际燃气温度与理论燃气温度比值的平方根成正比。 相似文献
398.
399.
电离层测高仪系统中,O波与X波的分离非常重要.本文提出一种新的O波与X波分离的实现方法,根据电离层回波的极化特性,通过在接收电路上采用数字方法合成圆极化波的方式,实现了对O波与X波的有效分离.与现有DPS-4测高仪系统采用模拟域电信号合成圆极化波的方法相比,本文方法通过在数字下变频处理过程中引入±90°相移,消除了在模拟域电信号合成方法中相移器的带宽限制和非线性问题.另外,该方法在实现发射和接收信号的极化状态转换时不需要连续切换多个模拟开关,从而提高了整个系统的稳定性. 相似文献
400.
自由度(DOF)是一个空间复用概念,是在多天线系统中引入的,体现了无线信道对空间资源的利用效率。在认知无线电中,由于主、次网络会相互干扰,从而会降低DOF。本文主要研究的是2×2 X信道(XC)和点对点(PTP)信道并存时网络的DOF。研究结论也适合于XC优先于PTP信道的情况。在已知发送端信道状态(CSI)信息的前提下,基于符号扩展模型,利用渐进干扰对齐方法给出了对应的信号处理方案,并证明当n趋于无穷大时,自由度内界可达5/3。利用传播时延模型示范了其可达性。此外,分析了DOF上界。 相似文献