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为提升塑料光纤通信安全态势诊断能力,基于Hadoop大数据平台、应用深度学习技术设计塑料光纤通信安全态势诊断系统。基于并行多任务机制,设置并行任务数为16,批次样本量为20。对于系统中的诊断模型,设计3个分支网络,期望通过卷积神经网络、非线性激活函数、长短期记忆网络捕获多样、抽象、非线性、强依赖性的塑料光纤安全态势特征。经仿真分析表明,本系统对于优、良、中、差、危5种安全态势级别的诊断准确率分别为0.987、0.991、0.979、0.975和0.981,具备较少的建模时间和较高的诊断效率,优于当前的RBF神经网络和BP神经网络诊断系统。 相似文献
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磁耦合谐振式无线电能传输系统由于线圈两侧的电气隔离,通常使用无线通信来实时获取原副边的电压电流信息并对其进行控制。在一些特殊应用场合比如航天器,由于频率管制等原因无法使用通信电路。为了解决该问题同时使得系统的传输效率最优,提出了一种无通信的阻抗匹配方法。该方法选用Buck电路作为阻抗匹配网络,在负载电压变化时采用线性拟合的方法对整流输出电压进行控制,进而实现对系统最大效率的跟踪。建立了系统的等效电路模型,在不同负载下对系统的效率曲线进行了分析,给出了系统的控制策略。仿真与实验表明,在10cm的传输距离下系统的效率保持87%以上,验证了无通信阻抗匹配方法的可行性。 相似文献
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