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921.
针对变压器优化设计中变量多数为离散型的特点,本文引入了网格法与虎克-杰夫法这两种能有效处理离散型变量的优化方法,着重说明了这些方法如何结合变压器设计这一具体问题的使用过程,论文还给出了某一变压器优化设计的计算结果。  相似文献   
922.
基于实例的工艺知识获取模型   总被引:9,自引:0,他引:9  
介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型.与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引.实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件.提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化.神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作.基于实例的系统可望解决知识获取的难题.  相似文献   
923.
在数字移动通信网络规划中,希望能对网络服务区内的信号接收质量进行预测,并尽可能减少大量的实测工作.文中以GSM网络为背景,首先通过一定的信道模型完成了对不同环境下的多径衰落信道的模拟,然后利用软件模拟接收端对GMSK信号的Viterbi解调,综合考虑了瑞利衰落、阴影衰落、时延扩展、高斯白噪声及同频干扰对误码率的影响.模拟所得的结果是GSM系统中典型市区环境下信道解码前对误码率与载干比的关系.最后在考虑了话务量对误码率的影响以后,提出了误码率的预测公式,从而实现了对GSM网络接收质量的预测.  相似文献   
924.
频变系统特征问题及其灵敏度分析的扩阶法   总被引:1,自引:0,他引:1  
当振动系统的物理矩阵(刚度矩阵和/或质量矩阵)是频率的函数时,该特征问题就变为非线性特征问题.由于振型的非正交性,使得非线性特征问题及其灵敏度分析存在困难.针对可展成幂级数形式的非线性特征问题,提出了一种通过初始系统矩阵的扩阶来使原非线性问题线性化的扩阶方法.该方法的优点是:由于在线性化过程中未引入任何误差,因而是精确的;可适用于强非线性特征问题;可求得系统的所有特征值及其灵敏度.数值示例表明,该方法虽很简单,但十分有效.  相似文献   
925.
提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法,该方法利用了神经网络并行处理、高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性.它既克服了传统的谱相减法中残留“音乐噪声”的缺陷,又可以实时、有效地增强语音,能够满足一些语音处理与识别系统的需要.  相似文献   
926.
从理论上推导了U形渠道的水跃方程。通过模型试验研究了U形渠道水跃的水流流态和流速分布,测量了跃前、跃后水深和水跃长度,提出了共轭水深、水跃长度和水跃消能率的计算公式。研究表明,U形渠道的水跃有良好的消能效果,其消能作用优于矩形渠道和梯形渠道,接近于三角形渠道。  相似文献   
927.
船舶结构优化设计的研究进展   总被引:6,自引:0,他引:6  
徐昌文 《上海交通大学学报》1998,32(11):118-120,134
阐述工程结构优化若干前沿领域,即形状优化,模糊优化和遗传优化的基本原理和特点,以及它们在船舶结构设计中的应用,形状优化把数学规划论与边界元分析相结合,模糊优化把数学规划论与模糊集合论相结合,遗传优化把数学规划论与生物进化论相结合,这些多学科交叉有力地促进了结构优化设计深入发展,取得了良好的成果。  相似文献   
928.
扩展Hubbard模型的玻色化   总被引:1,自引:1,他引:0  
在连续化极限情况下把量子一维格点扩展Hubbard模型变换为连续的费米场.应用玻色化方法和sine-Gordon模型的相图讨论了量子一维扩展Hubbard模型的临界现象.当模型的相互作用发生变化时,扩展Hubbard模型会历经四个不同的相,并在相区分界线处存在不同类型的相变.和以前扩展Hubbard模型相图比较,发现用玻色化方法得到的相图给出模型描述更详尽.  相似文献   
929.
多媒体网络中的时延控制方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
时延和时延的抖动是多媒体网络中两个重要的参数,它们与网络的服务质量相关.提出了一种新的网络时延和时延抖动的控制方法——按时服务原则.该方法以虚拟时钟算法为基础,吸收了Jiter-EDD算法的优点,能够同时对时延和时延抖动进行控制.同以往的时延和时延抖动控制算法相比,其优点在于:无需为会话建立通信模型,只要是受漏桶(RS,D0)限制的会话,那么,该会话在按时服务器组成的网络中就存在一个最大时延T1,MS,max.  相似文献   
930.
在对传统的网络管理系统方案(基于SNMPv1或SNMPv2,RMON网络管理技术)进行分析的基础上,详细说明了传统网络管理系统存在的缺点,提出一种新型实用的综合智能网络管理模型,将传统的基于SNMP,RMON网络管理技术,基于Java的网络代理技术和专家系统的基本规则(RuleBasedReasoning,RBR)或基于事例(CaseBasedReasoning,CBR)技术相结合,对网络系统实施  相似文献   
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