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181.
在音乐剧《金沙》中乌木的化身木头丑扮演着智者的角色,带领考古工作者沙穿越时空寻找成都的记忆。乌木,正是揭开古蜀森林秘密的智者,是古蜀森林留存于世间的月光宝盒,记忆经历了千万年的岁月幻化成了乌木的乌黑,潜隐于乌木的纹理中了。 相似文献
182.
刘纪元 《沈阳航空工业学院学报》1998,15(3):1-4
本文综述了HOPFIELD的结构、算法及在信号检测识别的应用,并对离散型HOPFIELD网络进行了计算机仿真。 相似文献
183.
汪美琼 《中国民航飞行学院学报》2007,18(2):36-38
词汇是外语学习的一个重要的组成部分和难点。在外语学习和教学中,了解并掌握有关的记忆理论,可以指导学生有效地进行单词记忆和扩大词汇量,提高学习效率。 相似文献
184.
动态、准确的管制系统运行态势预测是航空运输系统各相关单位开展协同决策的关键基础。基于航空器间的冲突情况、管制员对航空器的管控情况以及管制移交情况构建管制-飞行状态相依网络,探究、分析其演化规律,采用相关性分析和主成分分析证明了所选5项指标的合理性。设置自由飞行和固定航线飞行两种仿真场景,通过计算平均节点度、平均点强等拓扑指标的最大李雅普诺夫指数证明各时间序列均具有混沌特性,选择长短期记忆(LSTM)人工神经网络方法对各时间序列的演化规律进行预测,并与其他预测算法进行对比。仿真结果表明LSTM算法能对管制系统的演化过程进行有效的预测,且预测精度高于贝叶斯算法和支持向量机算法;在自由飞行条件下,5项指标的预测误差绝大部分在20%以内,固定航线飞行的预测效果优于自由飞行。 相似文献
185.
186.
187.
为了研究状态监测大数据对设备运行状态的估计和预测,提出了一种人工经验与主成分分析相结合的长短期记忆网络方法(AEPCA-LSTM),利用运行过程中的监测时序数据对设备运行趋势进行预测。首先,通过基于人工经验的主要成分分析方法(AEPCA)从状态监测系统中提取与目标变量最相关的状态变量作为输入;其次,利用长短期记忆网络(LSTM)对目标变量趋势变化进行预测,并考虑运行过程中新数据样本的持续产生,对模型进行定期更新,以提高模型的动态适应性。最后,将所提出的方法应用于船舶副机系统的涡轮增压器转速预测中,结果表明该方法相对于传统的PCA-LSTM和LSTM,具有更小的预测平均误差0.18037,即展现了其在时序数据趋势预测的优势。 相似文献
188.
在青岛空管自动化系统的研制过程中,在严格遵守ICAO规范和民航行业标准的前提下.高度重视自动化系统的实用性设计,充分利用厂家的技术优势.将管制工作中需要管制员大脑记忆、手写记录和话语交接的信息。利用自动化系统自动记忆,自动提醒.让系统充当管制人员的工作助手、提示器。最大限度地避免“错、忘、漏”事件的发生。在青岛空管自动化系统管制席位的人机界面上。对处于不同管制状态的航空器用不同的航迹颜色表示。 相似文献
189.
190.
李秀玲 《北京航空航天大学学报》2013,39(3):371-375
为了研究时滞对联想记忆神经网络模型动力学行为的影响,考虑了一个含有n+1个神经元的具多时滞的双向联想记忆神经网络模型.以模型中的时滞为参数,利用泛函微分方程的全局Hopf分支存在定理和常微分方程的Bendixson周期解不存在定理,给出该模型非平凡周期解全局存在的充分条件,为双向联想记忆神经网络的设计和应用提供了重要的理论依据.最后利用一个例子进行了数值仿真,仿真结果表明了结论的有效性. 相似文献