LSTM网络和ARMA模型对惯性器件随机误差预测适应性分析

结合惯性器件随机误差研究的实际,针对传统的基于时间序列的ARMA建模方法和深度学习LSTM网络进行了适用性和实时性对比分析,通过获取具体型号的惯性器件输出数据设计了算例。研究认为在未做实时性要求的情况下,ARMA建模和LSTM网络均可以达到较好的拟合效果,而建立LSTM网络方法可以减少提取趋势项和周期项的环节;实时在线预测情况下LSTM网络优势明显,但预测精度会随时间序列缩短而明显下降,可以在一定程度上反映噪声变化的趋势并据此对整体控制系统的滤波算法进行优化。     

基于时间敏感网络的门控调度算法研究

时间敏感网络在标准以太网的基础上通过增加高精度时间同步、资源预留及路径控制、流量整形和业务调度等一系列关键技术,能够保证数据传输的实时性和可靠性。然而,启发式算法在实现门控调度时,数据的周期比过大会导致缓存容量增大和相同优先级数据同时、同向传输时无控制调度等问题。为此,优化改进了门控调度的启发式算法,通过采取数据周期感知和输出缓存长度感知循环等技术,解决了缓存容量不足和时延抖动等问题。仿真结果表明,与传统的启发式算法相比,所提算法在数据周期比超过60倍时能有效减少门控列表90%的存储空间,在相同优先级数据传输情况下平均时延抖动降低了约50%。     

基于鱼群算法的机载光电平台误差分配方法

由于传统误差分配方法效率低,依赖经验反复试凑,难以满足高精度分配的需要。根据机载光电平台目标测量的特点,构建了由大地地理坐标系到光电平台成像系统坐标系的目标测量数学模型,讨论了转换过程中影响精度的主要因素,确定了待分配的目标测量主要误差源,建立了基于蒙特卡罗统计方法的目标测量误差模型。通过将考虑方向性的目标测量误差分配问题转化为无约束的优化问题,运用鱼群算法对满足测量误差总要求的误差源分配方案进行寻优。计算结果表明,本文提出的误差分配方法有效可行,对机载光电平台误差分配具有一定的参考价值。     

弹性橡胶地板在沙县某幼儿园工程中的应用

弹性橡胶地板是以天然橡胶、合成橡胶为主要原料,并加入胶粒、胶丝、胶粉等多种材料在高温下压制而成,是一种新型环保地面装饰材料,因其耐磨,有弹性,绝缘性和脚感好,防滑抗静电,便于施工维护,适用于医院、办公、休闲、娱乐、幼儿园等场所地面面层的铺贴。本文通过工程实践,主要介绍弹性橡胶地板的施工方法及注意事项。     

基于时滞不确定Lorenz混沌同步的保密通信

针对一类含保密信息的时延不确定Lorenz混沌系统,提出了基于径向基神经网络的同结构同步控制方案,在混沌系统同步的基础上,有效地恢复出隐藏的多路明文信号。利用神经网络的良好逼近能力对时延Lorenz混沌系统设计鲁棒同步控制器,实现了同步误差的收敛。当同步误差收敛时,混沌系统所传输的隐藏信号则可以正确恢复。仿真结果表明,文章所给出的同步控制器可以在5s内实现时延不确定Lorenz混沌系统同步,并能恢复出多路明文信号。