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1992年 | 1篇 |
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1986年 | 1篇 |
1985年 | 1篇 |
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1.
描述了一个随动系统数字化改装中PWM系统的研究,并给出了计算机辅助分析的程序流程图,为类似装备的数字化改造提供了有效的参考。 相似文献
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以贵州尖山营滑坡为工程背景,通过对深度学习的总结与分析,建立多层感知器模型以对该滑坡危险区范围进行非线性预测研究。通过对深度神经网络算法的优化,构建64-128-32-1四层多层感知器模型,并以滑坡最大高差、滑坡体积、滑源区坡度、坡脚坡度、地层倾角作为输入量,以滑坡最大水平运动距离作为输出量对该模型进行训练,实现影响因素与运动距离的非线性映射。根据对贵州省尖山营滑坡调查和研究,尖山营滑坡区域面积约648 700 m2,体积约1 200万 m3,属于特大型滑坡。依据最优模型对该滑坡进行滑距预测,滑坡平面直线距离1 769 m区域内为危险区域。 相似文献
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当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法(CEEMD)去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA?SVM、GS?SVM、PSO?SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO?SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。 相似文献
7.
准确的备件需求预测在备件库存管理中尤为重要,但是备件间歇性需求的特点以及需求的历史数据不足使得备件需求预测特别困难,在一些部门,导弹备件库存管理水平决定了设备如何使用和维修.为解决上述问题,建立一种新的预测方法,综合评价备件需求预测的自相关与解释变量的关系:通过回归分析确定由解释变量引起的非零需求,判别一个非零需求发生的原因,进而得到修正后的非零需求序列的预测结果,最后通过LTD估计,得到具体的非零需求预测值.通过理论分析以及实例结果均证明,改进方法在预测精度上优于其它方法,为导弹备件预测研究提供一定的参考与借鉴. 相似文献
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近年来,网络空间安全形势日益严峻,导致网络空间安全人才(以下简称网安人才)缺口巨大,国家加快网安人才评估的需求愈加强烈。针对当前网安人才能力评估精准度不足的问题,本文提出了一种改进的贝叶斯知识追踪CT-BKT(Cybersecurity Talents Bayesian Knowledge Tracing)模型,通过网安人才能力评估时的个性智能化问答过程,该模型可对网安人才的知识状态进行追踪,从而实现对其能力的动态精准评估。为了验证CT-BKT模型的有效性,本文以Web安全为例,梳理了Web安全的知识技能体系并构建了相应题库,实现了一个面向Web安全领域的网安人才技能智能化评估系统CTIES(Cybersecurity Talents Intelligent Evaluation System)。通过对22名网安人员进行Web安全的能力评估,本文提出的CT-BKT知识追踪模型的对网安人才的知识掌握状态的预测准确率较高,CTIES系统能细致且直观地展现网安人才Web安全的知识掌握程度及相应专业技能水平,验证了本文所提出的网安人才能力评估方法的可行性和有效性。 相似文献
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