改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用CSCD

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

一种改进的Manifold数据降维方法研究

Manifold学习算法已经被广泛应用到很多领域,如信息检索、模式识别、人工智能和数据挖掘等。已有的Manifold学习算法对局部临近区域选择很敏感,并且降维后的数据可分割性比较差。本文提出了一种自适应临近区域选择、具有良好信息可分割性的Manifold学习算法。这种方法在每一个数据点根据数据可估算的本质维度和局部正切方向选择临近区域。与此同时,在映射数据的时候使用聚类分析法聚集相似样本点集。这种方式能确保降维数据具有良好的可分割性,获得更好的降维效果。实验结果表明,新的方法在人工生成数据集上具有更好的嵌入效果。     

天命无妄

上天似乎有意让这里成为一处禁地。偏僻的地理位置让这里与世隔绝,厚厚的冰层,寒冷无比的环境让这里无人居住。然而也正是在这里孕育着无限生机,这里储存着全世界90%的生命源泉。     

基于自适应径向基网络的舰船RCS统计特征识别方法

文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。     

可拓模式识别算法中经典域的确定方法

可拓模式识别算法是根据各个关联度的对比来识别最终的模式,其中经典域区间的确定有着重要的作用。传统的经典域确定方法是基于数理统计学的,不适用于小样本数据,数据不完全以及数据分布未知等复杂情况。引入Bootstrap算法,并和传统的方法对比,更精确地确定了经典域区间。     

问题：记忆是如何大大脑中形成和储存的？

记忆是大脑最基本的功能之一，我们所拥有的知识大部分是通过学习或经验获得，并通过记忆保存下来。因此，有人说，记忆是连接一个人的过去、现在和将来的“精神胶水”。每个人心中总有些刻骨铭心的记忆。记忆一旦丧失，病人将丧失自我及与他人的联系。因此，如何发生记忆、如何储存记忆，是脑科学研究的核心问题之一。     

基于H∞方法的控制系统作动器最优控制仿真研究

在设计控制系统模型时,首先引入了有限差分法(FDM)离散化后的波动方程,然后基于H∞最优控制原理,检查闭环控制系统的稳定性和可探测性,对控制系统传感器和作动器的位置进行优化配置.通过计算闭环反馈系统的范数,最终得到了控制系统的最优控制算法.仿真结果表明,利用波动方程来优化控制系统传感器和作动器位置的算法是可行的,可广泛应用于飞控系统的设计中.