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临近空间在科学、经济和军事等领域具有重要价值,高效便捷地进行临近空间数据Web科学可视化和信息提取是临近空间数据应用不断深入和扩展的必然需求,但是,已有的临近空间数据类型繁杂和数据量巨大,成为Web传输和实时可视化的关键瓶颈。从数据组织方法角度展开了研究,根据临近空间数据的特点,结合视频压缩原理,提出了将临近空间数据进行分解、插值和色彩空间变换处理形成图像后,选取适宜视频压缩编码方法将图像编码为视频。实验结果表明:所提方法可以实现临近空间数据在Web环境下的高效组织,在保障可视化质量的前提下通过降低数据网络传输量实现了临近空间数据的实时可视化需求。研究结果可以直接解决临近空间数据Web实时可视化问题,将为临近空间科学研究和知识发现提供可视化理论和技术支持,并为类似海量数据Web科学可视化提供方法借鉴。 相似文献
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《北华航天工业学院学报》2016,(3):1-4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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喷油螺钉是某型航空活塞式发动机曲轴组合中的重要零件,单纯采用超声波清洗难以清除该零件内部积炭。结合生产实践对工艺进行改良,使该零件修理后的抽检合格率由20%提升至70%,缩短了发动机的翻修时间,节约了维修成本。 相似文献
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《燃气涡轮试验与研究》2015,(4):27-31
针对燃油增压泵在外场使用过程中连续出现的三起诱导轮叶片断裂故障,在失效分析的基础上,利用Pumplinx软件和Nastran软件,对诱导轮进行流场分析和疲劳寿命计算。结构强度校核结果表明,诱导轮的叶片强度和疲劳寿命存在设计裕度不足的设计缺陷。为此,提出改变叶片形状和增加叶片厚度的改进方案。厂内试验、发动机试车、试飞验证与考核证明,改进措施可行、有效。 相似文献