卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望

从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。     

基于在线学习的数控加工刀具寿命动态预测方法

预测刀具寿命对保证零件质量和控制加工成本意义重大,但刀具磨损过程复杂多变,刀具剩余寿命受工况影响难以准确预测。针对以上问题,提出了一种基于在线学习的刀具寿命动态预测方法,以长短时记忆网络为基础模型,融合在线学习模块,使得模型能够在加工过程中自动更新参数,实现变工况下刀具寿命的精确预测。进行了铣削加工试验,结果表明,刀具寿命动态预测方法可以有效提升刀具寿命预测精度。     

论中西核心价值观与英语专业教学

受中西核心价值观的双重影响,以英语为专业学习对象的大学生在如何树立正确的价值观方面陷入了困境。高等学校英语专业教学过程中对中西核心价值观融合问题的重视不足。其中存在的问题、导致这些问题的原因以及解决这些问题的策略和方法都亟需我们进行深入的探讨和研究。     

基于XTCE改进模型的遥控指令生成系统设计

提出了一套改进的基于可扩展标记语言的遥测遥控信息交换(XTCE)遥控元数据模型,重构了空间任务遥测遥控信息描述模型,引入了指令集合元素,使其能够支持更广义的指令,具有更高的扩展性;以该模型为基础,文章设计了一种通用化遥控指令生成系统,采用了自动化软件技术和数据库技术,使遥控数据定义更加便捷、高效。实践证明本系统达到了增强数据处理软件通用性、减少开发成本、降低开发风险的效果。     

整车性能参数计算程序的开发

以＂航天牌＂汽车为例，阐述了用Ｃ语言进行窗口菜单驱动《整车性能参数计算程序》的开发过程，提出了通过改善人机界面的方法来解决计算机高速运转与人机交流迟钝这一日益严重的瓶颈问题；利用Ｃ语言与其它语言的简单接口，实现混合语言编程，以及发挥其图形功能来改善科学计算软件人机界面的重要性、必要性和可行性。     

提高HDL综合质量的探讨

提出了EDA工具QuartusⅡ和LeonardoSpeetrum组合方式在Altera公司CPLD器件开发中的应用．解决了目前集成电路设计的复杂和门级电路不易管理的一些问题。同时给出了可编程逻辑器件的开发流程以及在设计思路和语言使用上来简化、优化电路设计以提高HDL综合质量的几点探讨。     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。     

基于单片机的过程控制系统设计

设计一个基于单片机的过程控制系统 ,并以温度控制为例 ,通过实验手段建立了控制对象的数学模型 ,完成系统PID参数整定 ,通过开放的数据通信 ,使用通用PC对过程进行监控 ,实现分散控制 ,集中管理的现代工业控制模式。还对模糊控制温度过程作了理论性探讨 ,并在MATLAB下进行仿真 ,为实际控制过程提供理论依据。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。