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集合经验模态分解(EEMD,ensemble empirical mode decomposition)对信号进行分解,得到的模态函数(IMF,Intrinsic model function)在2端点存在严重的发散现象,如果将分解结果直接应用到故障诊断系统中,会导致诊断的准确率下降。首先将支持向量机(SVM,support vector machine)和EEMD算法结合进行信号分解,并利用仿真信号进行可靠性分析;其次对SVM(support rector machine)-EEMD分解的分量进行选择后再分解并构建能量向量,最后和卷积神经网络结合,构建滚动轴承故障诊断模型并通过实验验证。结果表明,改进EEMD算法可以有效缓解端点发散问题,构建的故障诊断模型提高了故障诊断精度。 相似文献
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"建"之本义,自汉代"立朝律"以来众说纷纭,似各有局限,将其进行新的考释势在必行."建"中之"聿",理应为动词,并非以往认可的名词"笔"或"木柱";从殷墟卜辞等"建"字早期形态来看,构字中承担主要内涵的部分实为"|";"|"作动词,主要涵义为"由下而上、升高";以往研究中常被忽略的"止"与"土","止"义为足,引申为下基,"土"为数"点",指扬土溅尘事.因此,将"建"字构形中"手""|""止""土"合而观之,"建"之本义实为"填土造垣以立城"."建"字之"廴",并非"从彳引之",而是从"L"而来;"L"亦非所谓的"庭中",而应是"区"的意思;"区"中有"品",品为众,以此使"聿"既不是只造一墙,亦不为笔、杖,而与"立城以盛民"关联契合. 相似文献
3.
科举和"官科技"是中国古代具有独特性的两个事物,两者相互关联。文章从三个方面说明了清代科举与"官科技"的关系:一是从科举教育与考试中所包含的与"治事"有关的科技内容,以及士在"官科技"主体中所占的位置,说明了科举与"官科技"主体培养的关系;二是从选拔角度说明科举取"官科技"之士的方式及科举所取"官科技"之士的间接科技主体特点;三是从数量分析的角度,说明了科举取士与清代知名"官科技"主体籍贯地理的相关性。从事实出发,揭示了科举和"官科技"联系的一些特点与必然性。 相似文献
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