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231.
焊接技术应用于多个领域,近些年焊缝缺陷自动检测技术成为了重要的研究方向。本文基于VGG-16卷积神经网络的良好分类性能,提出一种SC-VGG网络结构,利用合成卷积层替换了单个卷积层,同时改进了训练过程中的损失函数,使网络结构更为关注焊缝缺陷类型预测的结果。经过实验测试,SC-VGG网络结构在训练过程中损失函数曲线可以很好的收敛,与其他网络结构相比对焊缝缺陷特征的提取性能更好,平均准确率和召回率达到了95.86%和98.33%,为焊缝缺陷自动化识别提供了算法支撑。 相似文献
232.
利用排序待判决信号特征逼近各候选调制方式理想解的程度来实现调制方式识别,该方法不需要确定判决门限,运算量较小。以基本的模拟调制方式为对象,深入分析其识别性能,考察各权值系数对识别概率的影响,可以发现:一般各调制方式均只会被误判成其他某一种调制方式,且不同权值系数对判决结果的影响程度相差较大。因此,可以针对调制方式误判类型寻求新的特征参数,探求最优权值系数来进一步提升所提方法的识别性能。 相似文献
233.
速度多假目标欺骗干扰下,当雷达对机动目标进行跟踪时,会遇到虚假航迹较多、真假目标鉴别难度较大、真实目标跟踪不稳定等难题。针对这些问题,提出了速度多假目标欺骗干扰下基于速度估计径向投影和运动状态计数延迟的目标跟踪算法。首先,采用速度量测和位置量测相结合的双通道机动检测方法,保证速度欺骗干扰下模型切换的准确性和及时性;然后,利用运动状态计数延迟的方法确定目标模型切换后跟踪稳定的时刻;最后,利用基于位置信息的速度估计径向投影构造检验统计量对速度欺骗干扰进行识别。仿真实验表明,该算法有较好的稳健性。 相似文献
234.
为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法(CRBA)优化的多核支持向量数据描述(CRBA-MKSVDD)智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述(MKSVDD)改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法(BA)的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。 相似文献
235.
刘磊 《空间控制技术与应用》2018,44(3):7
摘要: 针对含有多级驱动机构卫星的多级复合控制系统,提出一种多变量频域稳定性分析方法.首先,基于小量假设建立含有多级驱动机构卫星一体化线性模型,针对星体和载荷姿态设计单通道输出线性反馈控制器,采用传递函数矩阵的矩阵分式描述,进行多项式矩阵变换得到多通道闭环系统极点分布规律,确定闭环系统多变量频域输入输出稳定性条件.算例和仿真结果表明,该方法能够验证含有多级驱动机构卫星闭环系统稳定性,并为控制器参数设计提供了有效工具. 相似文献
236.
通用航空机队设备可靠性是通航单位安全运行的前提条件,是影响运营单位经济效益的重要因素之一。根据通航单位机队设备可靠性数据统计、分析及实际使用情况,采用ATA100章节名称作为指标源。综合可变模糊识别方法和权重阶梯朴素贝叶斯分类器模型的优势,构建了通用航空机队设备可靠性动态识别模型。为了避免主观给定指标权重导致的不合理,应用熵权法客观获取指标权重。最后利用实例测试样本验证了权重阶梯朴素贝叶斯分类器的合理性,并基于该方法对待识别样本进行了可靠性状态识别。实例分析表明:基于权重阶梯朴素贝叶斯分类器的通用航空机队设备可靠性状态识别模型具有较强的可行性和合理性,为通用航空机队设备可靠性状态提供了一种科学的识别方法。 相似文献
237.
238.
239.
空中交通拥挤的识别与预测方法研究 总被引:3,自引:2,他引:1
随着航空运输业的迅猛发展,空中交通拥挤现象日益严重,空中交通拥挤研究已经成为国际民航界的一个研究热点。其中,空中交通拥挤的识别与预测是空中交通拥挤研究的主要内容之一,在此基础上综述了国内外有关空中交通拥挤识别与预测方法的研究状况。首先概述了基于不同拥挤形成因素和拥挤后果的空中交通拥挤概念的研究状况;接着依据所用交通数据时间尺度的不同,分别针对基于短期数据的阈值判别方法、基于长期数据的聚类识别方法以及基于混合数据的综合评价方法综述了空中交通拥挤的主要识别方法;然后分别基于数理算法(统计算法、交通流模型算法和智能算法)和计算机仿真模拟技术综述了空中交通拥挤的主要预测方法;最后指出了空中交通拥挤识别与预测问题的近年研究热点和未来的研究方向。 相似文献
240.
基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用. 相似文献