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111.
针对复杂曲面零件的面形测量难题,提出以超精密机床作为栽体,利用高精度触发式测头,采用接触式的轮廓测量方法,检测曲面零件的子午面曲线,再与理论曲线相比较得出被测零件的面形精度.测量试验分析表明:该测量方法的检测精度高,通用性强,在实际加工和检测应用中具有很高的实用价值和应用前景.  相似文献   
112.
基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。  相似文献   
113.
运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。  相似文献   
114.
针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。  相似文献   
115.
一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.  相似文献   
116.
针对复杂曲面件及其模具设计,开发计算机辅助系统,借助该系统可使设计工作直观、方便、快捷。系统以UG为平台,综合运用UG/Open开发工具、Visual C++以及数据库知识而建立。经实践证明,系统运行良好,可以顺利完成该类零件及模具设计工作。  相似文献   
117.
文中对一种新型平面并联机床的速度,力与变形关系进行分析,得到其速度、力雅可比矩阵进而得到其柔度矩阵,提出该并联机床柔度评价指标,并给出了该评价指标在工作空间内的分布情况,为该并联机床的设计与应用提供了有益参考。  相似文献   
118.
温度、振动等环境载荷使得石英挠性加速度计参数产生漂移,直接影响了惯导系统的测量精度和性能,石英挠性加速度计参数变化趋势为非线性的,很难用常规的建模方法进行趋势预测。基于灰色理论适合进行小样本、贫信息不确定型系统建模以及近似支持向量机不需要求解二次规划就能求得非线性模型参数的优点,提出了基于灰色近似支持向量机进行石英挠性加速度计参数预测的方法。为了验证该方法的有效性,针对自然贮存的加速度计进行了固定周期的参数标定,结果表明灰色近似支持向量机具有很好的预测效果。  相似文献   
119.
为了满足对大力值(20 MN左右)的测量和校准,开发了一套数字化组合式大力值校准装置。其最大量程可达24 MN,系统测量准确度为0.1%,适合于大型材料试验机的校准和检定。本文详细介绍了装置的组成结构、弹性体设计、贴片和组桥方式、数字化的方法以及与计算机的通信实现。  相似文献   
120.
本文针对传统的机械制造技术基础教学环节中存在的一些问题,提出了用VB(Visual Basic)对Solid-Works开发的机床组合夹具仿真平台进行辅助教学,并介绍了该仿真平台的设计和实现过程及使用和教学效果。  相似文献   
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