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241.
混合正态分布参数极大似然估计的EM算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
利用传统的估计方法确定混合正态分布参数极大似然估计是很困难的。为此采用EM统计算法,引入恰当的“潜在数据”简化了计算过程,将复杂的极大化运算转化为一系列求期望和极大化的简单步骤。算例结果表明EM算法是有效的,估值精度满足要求。  相似文献   
242.
采用气固耦合算法对液体火箭发动机推力室再生冷却通道的流动与传热过程进行了三维湍流流动与传热数值模拟,冷却工质为氢气,其密度、导热系数、动力粘度随着温度和压力而变化。应用大涡模拟及标准k-ε双方程模型两种湍流模型分别进行数值模拟,详细揭示了再生冷却通道固体区和流体区内的速度场和温度场,并在不同的计算网格数目下对两种湍流模型的计算结果进行了对比。结果表明,在相同的网格条件下,标准k-ε双方程模型与实验数据的吻合精度比大涡模拟模型更好,且满足工程计算精度。随着网格数的增加,大涡模拟的计算精度逐渐得到改善。  相似文献   
243.
在介绍径向基函数神经网络基本原理的基础上,讨论了基于 RBF 的数字模式识别的设计及其原则,包括识别数字网络模型结构、最近聚类学习算法等问题。  相似文献   
244.
主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。  相似文献   
245.
随着内燃机功率密度的提高,需要更高的增压压比.采用全三维气动设计技术,设计了最大压比为4.0的车用跨声速离心压气机(可应用于微型燃气轮机),并将此应用于某型增压器的改进.针对跨声速流动特征,分析了相应的设计原则和方法.与某型发动机的配机试验结果表明,采用新设计的离心压气机后,在额定功率下,油耗下降4.1 g/(kW.h),涡轮进口温度下降35 K.   相似文献   
246.
基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
王允良  李为吉 《航空学报》2008,29(5):1202-1206
 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。  相似文献   
247.
Davidson算法通常用来求解对称特征值问题,并被应用到求解大型线性方程组中,取得了不错的效果。但在求解大型线性方程组的过程中,Davidson算法的重新开始过程将影响残量的收敛速度。由此可以考虑在重新开始时保留一些重要的信息,如把最小特征值对应的近似特征向量添加到Davidson算法的迭代子空间中,这样就可以大大加快其收敛速度。本文将在Davidson算法的基础上给出新的算法,即增广的Davidson算法,通过理论分析比较两算法的收敛速度,并给出数值例子加以说明。  相似文献   
248.
一种无陀螺捷联惯导系统角速度解算组合算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
无陀螺捷联惯导系统仅利用加速度计就可完成惯性测量与导航,然而采用积分法解算载体的角速度时误差积累严重,发散迅速。文章采用一种常用的九加速度计配置方案,设计一种积分法补偿算法,并针对其初始时段误差过大的问题提出了一种组合算法。仿真验证能有效地抑制解算误差的发散,提高了解算精度。  相似文献   
249.
在美军标MIL-STD-188-110B基础上,改进短波(HF)数据通信发送端数据流结构,以便接收端对信号进行盲均衡处理。基于8PSK调制信号的峰度为恒定值的统计特性,提出采用均衡输出信号的峰度与理想信号的峰度差异,以调整恒模算法(CMA)的步长因子;并针对国际电联推荐的短波信道参数,进行了算法的性能仿真。仿真分析表明该算法对慢衰落的短波信道具有较好的均衡效果,对快衰落信道的均衡能力有限;应对快速衰落信道,算法还有待进一步改进。  相似文献   
250.
尝试将蚁群算法引入飞行器优化设计领域,为此建立了适用于高维、多目标、多约束优化问题的连续空间蚁群算法,并以高超声速飞行器气动布局的多目标优化设计为例进行了验证.优化设计结果与采用遗传算法得到的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点.该研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考.   相似文献   
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