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在第二次世界大战前后,中国的西藏远离战区,躲过了战火与硝烟,但并没有躲过纳粹德国的视线。1938年和1943年,经希特勒批准,纳粹党卫军头子希姆莱亲自组建了两支探险队。他们深入西藏,寻找“日耳曼民族的祖先”——亚特兰蒂斯神族存在的证据,寻找能改变时间、打造“不死军团”的 相似文献
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云模型方法在选煤厂跳汰系统中的故障检测与诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的故障检测与诊断方法的局限性,笔者结合信息融合思想和云模型算法,提出了用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断的云模型方法。采用一维云模型推理映射算法,代替传统神经网络方法的训练过程,融合多源信息合并处理,保证检测和诊断的正确性,并进行实时检测仿真。结果表明:系统辨识精度较高,能很好地反应跳汰系统工作情况,并能及时判断。该方法用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断可行。 相似文献
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为了解决数据量增加时串行免疫网络算法难以实现大数据处理的问题,提出了并行免疫网络训练和分类模型,并在Spark并行框架下设计了并行免疫网络分类算法.给出了入侵检测大数据背景知识;建立了Ainet并行算法框架,详述了并行免疫网络分类算法步骤;采用cup99入侵检测数据集进行了试验,进而将并行Ainet算法同其他算法做了比较.试验结果表明:较串行Ainet算法,并行Ainet算法训练时间下降了11/12,检测时间降低了19/20,准确率提高了10%,同时检测率提高了5%,而误报率降低了20%,可见并行Ainet算法各方面都取得较好的效果;试验验证了分类效果对训练数据集数量敏感的特点;并行Ainet算法在准确率、检测率和误报率方面优于其他算法,但运行时间较长. 相似文献
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在第二次世界大战前后,中国的西藏远离战区,躲过了战火与硝烟,但并没有躲过纳粹德国的视线。1938年和1943年,经希特勒批准,纳粹党卫军头子希姆莱亲自组建了两支探险队,他们深入西藏,寻找"日耳曼民族的祖 相似文献
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选煤厂配煤调度中的云模型改进遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统遗传算法求解最优值存在搜索速度慢、容易陷入局部最优解的问题,基于传统遗传算法和云模型,提出了云自适应遗传算法和云遗传算法,建立了选煤厂三产品配煤调度模型,并分别采用改进算法和传统遗传算法求解。实例表明,两种改进算法优于传统遗传算法,为选煤厂配煤调度优化提供了技术途径。 相似文献
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基于输出多采样率反馈理论与时滞估计原理,提出一种输出多采样率扰动观测器,给出了推导过程及稳定条件。与传统的时滞扰动观测器相比,所提出的扰动观测器利用系统的快速采样输出来估计扰动量,具有滞后量小、结构简单、易于实现等优点。将所提出的扰动观测器应用于导引头伺服控制系统中,仿真结果表明:输出多采样率扰动观测器对弹体耦合干扰力矩、摩擦力矩等外部扰动力矩具有较高的补偿精度,能够有效提高导引头伺服系统的控制精度。 相似文献
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