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601.
传统的检索系统由于其通用的性质,难以满足不同用户所拥有的不同需求偏好.在社会化标注系统中,信息用户能够主动参与网络信息资源的组织与获取,因而其个性化的需求偏好能够较充分地得以体现.文中基于专家制定的叙词表来确定用户需求可能的语义空间维度,然后对用户标注过程中所运用的标签词汇进行量化,在此基础上,运用较成熟的BP神经网络模型,计算出标签词汇与叙词表之间的关联权重,进而用该权重矩阵来表示用户的语义性偏好特征,该语义模型能够在语义空间中定量化地确定信息用户的偏好向量. 相似文献
602.
航空器尾流间隔是影响跑道容量的主要影响因素之一。近年来,机场增容的需求一直在增加。美国联邦航空局(FAA)、欧洲航空安全导航组织(EUROCONTROL)试行并且逐步推广了尾流再分类(RECAT)标准,其对跑道的吞吐量以及运行效率都有着积极的作用。本文着重分析了ICAO、CAAC、FAA以及EUROCONTROL的尾流间隔标准以及RECAT的优势,分析我国现行尾流间隔的不足之处,对空管的运行安全、机场容量和运行效率提高具有一定的参考价值。 相似文献
603.
进气道整流罩可以有效避免低马赫数飞行条件下进气道不起动的问题,在高速飞行器中得到广泛使用。整流罩分离过程直接关系到飞行器安全,在地面进行全尺度整流罩分离过程试验验证非常必要。利用JF-12激波风洞设备结构简单、尺度大和动压较高的优势,推导了适用于高速动态分离试验的相似准则,发展了高速分离轨迹观测技术、精确时序控制技术以及必要的风洞防护措施,建立了基于JF-12激波风洞的高速动态全尺度分离试验技术。利用该技术,针对配有进气道整流罩的飞行器前体,以50kPa动压试验条件实现了高动压(100kPa)条件下的动态分离轨迹模拟。 相似文献
604.
A SMGCS滑行道冲突预测与避免控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对先进机场场面引导与控制系统(Advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)滑行道冲突预测与避免控制,提出基于事件反馈的闭环控制框架,并重点解决对头冲突预测与避免控制问题。建立滑行道受控着色Petri网模型。提出航空器可控滑行路段概念,并给出其对应子模型的生成规则。利用子模型中环路和环路链,给出无对头冲突的充分必要条件。提出对头冲突避免控制策略,以及适合实时控制的对头冲突预测与避免控制算法。算例表明本文能根据场面状态及时识别对头冲突并实现冲突避免。 相似文献
605.
606.
对机床行业的发展趋势做准确预测是一件艰难的事情,因为有太多原因会影响机床工业的发展动向,但在商品社会中,个人和企业一般以追求经济利益最大化为基本原则。机床是用来加工零件的,利用某种机床加工某种零件所能获得的最高效益基本反映了机床的能力和优势。提出一种基于单位时间资金利润率为指标的机床评价方法,并依此对机床工业几个可能的发展方向进行初步预测,希望为新型机床的研究开发和机床性能的提升途径提供一种有效的分析思路。 相似文献
607.
针对解析法建立涡扇发动机加速过程模型精度和实时性不高的问题,提出了一种基于粒子群核极值学习机(PSO-KELM)的涡扇发动机加速过程模型数据驱动辨识方法,构建涡扇发动机加速过程模型,结合加速过程试车数据,利用PSO-KELM方法对该加速模型进行辨识。试验结果表明:低压转子转速、高压转子转速和低压涡轮出口燃气总温都较好地逼近了试车数据,最大相对误差均值分别为1.013%,0.355%和1.055%,平均计算时间为0.04ms。精度和实时性均优于反向传播神经网络和粒子群支持向量回归方法,可用于发动机状态监控和性能优化控制。 相似文献
608.
609.
使用气动式喷丸设备制备了30CrMnSiNi2A合金钢喷丸强化处理试样,并对试样表层的组织性能进行了综合分析。采用扫描电镜和透射电镜观察了试样表层的显微组织结构,利用纳米压痕仪和X射线应力仪测试了喷丸处理和未处理试样表层纳米显微硬度和残余应力沿厚度方向的分布。结果表明:未处理试样的组织主要为板条马氏体、少量的下贝氏体、孪晶及残余奥氏体,喷丸处理在试样表面形成了厚度约为30μm的致密塑性变形层,该层内晶粒平均直径约为46 nm,纳米显微硬度值达到6.8 GPa,加工硬化量提高了4.9%;同时,喷丸处理在试样表面引入了深度约为280μm的残余压应力层,最大值为-1050 MPa。最后,分析了喷丸处理晶粒细化机制及其对材料加工硬化和残余应力的影响。 相似文献
610.
针对测量数据因其部件之间的耦合不能有效识别各个部件性能衰退程度的问题,提出一种基于性能修正因子核模式分析的发动机部件性能衰退识别方法,并能与传感器测量偏差区分开。首先将传感器测量数据输入到自适应模型中去,产生一组用于识别部件性能衰退的修正因子。将修正因子参考模式通过核模式映射到高维特征空间中去,在此可分(基本可分)空间中完成识别。考虑到修正因子参考模式在高维空间中映射的像呈带状分布,几何距离不能有效识别,基于此采用神经网络方法对模式进行识别。识别成功率达到94.34%。进一步分析了特征约简的输入维数对识别效果的影响以及所提方法的泛化能力。考查了噪声对模式识别的影响,得到幅值3%以内的噪声对识别结果无明显影响。证明了“自适应模型+核模式分析+神经网络”识别方法是可行的。 相似文献