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基于深度学习的地空导弹发射区拟合算法 总被引:2,自引:2,他引:0
目前地空导弹发射区的拟合算法主要是多项式拟合法和BP神经网络拟合法。多项式拟合法存在函数形式难以确定、函数范围不易分段等问题,且拟合精度较低;传统神经网络方法要想达到较高精度,需要大量的隐层节点,且在隐层节点数增加到一定程度后,训练变得十分困难且精度很难继续提高。同时,传统神经网络需要大量的标签数据,进一步增大了实际应用的难度。为此,基于深度学习理论,设计了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)的深度拟合网络(DFN),并给出了相应的训练策略。仿真实验表明其相比传统算法具有更小的拟合误差优势。所设计的深度稀疏自编码器网络可以克服多项式拟合和传统神经网络的不足,不仅可以在大量无标签数据和少量标签数据条件下进行学习训练,而且可以进一步提升地空导弹发射区的拟合精度。 相似文献
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针对非平行文本条件下语音转换质量不理想、说话人个性相似度不高的问题,提出一种融合句嵌入的变分自编码辅助分类器生成对抗网络(VAACGAN)语音转换方法,在非平行文本条件下,有效实现了高质量的多对多语音转换。辅助分类器生成对抗网络的鉴别器中包含辅助解码器网络,能够在预测频谱特征真假的同时输出训练数据所属的说话人类别,使得生成对抗网络的训练更为稳定且加快其收敛速度。通过训练文本编码器获得句嵌入,将其作为一种语义内容约束融合到模型中,利用句嵌入包含的语义信息增强隐变量表征语音内容的能力,解决隐变量存在的过度正则化效应的问题,有效改善语音合成质量。实验结果表明:所提方法的转换语音平均MCD值较基准模型降低6.67%,平均MOS值提升8.33%,平均ABX值提升11.56%,证明该方法在语音音质和说话人个性相似度方面均有显著提升,实现了高质量的语音转换。 相似文献
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水流式燃气热量计测定燃气热值是国际上公认的经典的测试燃气热值的方法。精密型水流式燃气热量计对标准热值气的检定误差可低于±0.5%。但传统的水流式燃气热量计主要依靠手工操作,实验步骤烦琐复杂,需要人 相似文献
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基于小波变换和优化截取内嵌块编码算法(EBCOT)的JPEG2000是目前最好的静止图像压缩编码标准,但其中的MQ编码限制了其在高速处理中的应用。文章提出了一种MQ编码器的硬件设计结构。该算法采用了流水线结构设计,通过模块并行,极大地提高了系统效率,较好地解决了同一时钟产生2个字节码流输出的问题,并且FLUSH模块的时序控制问题也得到了解决。仿真结果表明,该方案不仅效率高,而且占用逻辑资源少. 相似文献
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旋转流场测量技术的探讨和实践 总被引:1,自引:0,他引:1
本文专门介绍一种测量旋转流场的新技术,作者研制了一台旋转机械编码仪,结合庆用在二维激光流速计系统,对几种水泵叶轮的内流场进行测量,获得了成功,得到了平均速度、湍流度、相关系数及雷诺应力等各力学量与相位角度之间的对应分布结果。 相似文献