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本文讨论了在无替换定效截尾试验方案下,当产品寿命为双参数指数分布时,尺度参数(失效率)久的经验Bayes(简记EB)估计问题及其收敛速度。设在给定λ,μ下,产品寿命T服从双参数指数分布,其概率密度为 受试产品有n个,试验中前r个产品依次出现的失效时间为t_(1)≤t_(2)≤……≤t_(r)。令 则(x,y)为(μ,λ)的充分统计量。记(x,y)的联合边缘密度为f(x,y),若取二次损失函数,则λ的Bayes点估计为 利用密度函数及其偏导数的核估计,构造出λ的EB估计为 φ_(1n)(x,y)与φ_(1m)(x,y)的Bayes风险分别为 在一定的正则性条件下,我们证明了 这表明,λ的EB估计的收敛速度q可任意接近于1/2。 相似文献
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道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。 相似文献
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Nios Ⅱ处理器是Altera公司推出的基于SOPC系统的嵌入式软核处理器。在Quartus Ⅱ软件的SOPC Builder工具中,用户可以利用Nios Ⅱ处理器、标准配套外围设备以及用户自定义的逻辑接口IP核来创建适用的Nios Ⅱ嵌入式系统,再将设计下载到Altera公司的FPGA中进行实现。本文在Quartus Ⅱ软件中使用Verilog硬件描述语言创建了基于Avalon总线的ISA总线接口逻辑,并在SOPC Builder中实现对此元件的封装,使之成为可供Nios Ⅱ系统使用IP核。 相似文献
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基于Ansys Fluent的近场翼尖涡数值模拟与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步研究飞机远场尾涡,提供网格分配及湍流模型的参考,并为整机模拟提供必要的参考依据,通过基于Ansys Fluent的数值模拟方法,研究了NACA0012机翼的近场翼尖涡流场,采用有限体积法求解不可压缩雷诺平均Navier-Stokes方程,其中雷诺应力项分别以S-A和Realizable k-ε模型封闭,模拟了近场翼尖涡卷起的过程,分析了机翼表面压力以及涡核参数,包括轴向涡量、涡核位置、涡核粘性等,并与风洞实验结果进行了对比。结果分析表明:基于局部O-网的六面体网格,RKE模型要优于S-A模型,与实验值更为吻合。 相似文献
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核线性判别准则(KLDA)是一种非线性特征提取准则。利用KLDA提取MSTAR SAR图像特征,既达到较理想的识别概率,又可克服SAR图像对方位的敏感性。但此时训练样本最多,KLDA的计算代价高。为了解决这一问题,提出一种快速特征向量选择法(FFVS)。FFVS把类别和方位相似的SAR图像分成若干组,然后快速选择各组中部分图像组成一个集合且其到高维特征空间的映射作为一组基。利用该组基的线性组合表示任一样本和投影算子,降低了KLDA中核矩阵的阶数,达到降低计算代价的目的。实验结果表明,FFVS与KLDA组合能达到理想的识别结果。 相似文献
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随着微电子技术的飞速发展和嵌入式系统要求的提高,硬件集成度迅速增长,以FPGA作为物理载体进行芯片设计的SoPC设计方式已经兴起.以PowerPC405处理器硬核为核心,开发基于PowerPC405的SoPC系统.本系统中,将通常独立的处理器、外设,分别作为硬核、软核集成入FPGA中,达到系统可编程、减少外围器件数目和PCB面积、降低功耗以及提高系统抗干扰能力等目的.针对SoPC开发的关键技术进行分析,最后采用Xilinx的Virtex4 FPGA实现基于PowerPC405的SOPC系统. 相似文献
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