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21.
Chong Yan-wen Huang Tian-xi Zhao Zheng-yu Xie Shu-guo Yao Yong-gang 《武汉大学学报:自然科学英文版》2000,5(3):320-322
The electron concentration horizontal gradient vector of the ionosphere and its south-north and east-west components over Chongqing station are analyzed and calculated, using the first approximation, time correlation and space correlation and another approach introduced. And then, the validity of the two methods is analyzed and compared. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (69571020) and the Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (RFDP1999048602) Biography: Chong Yan-wen(1972-), male, Ph. D. candidate, research direction: ionospheric modeling and inversion. 相似文献
22.
为解决驾驶员在城市道路十字路口遭遇前方大车遮挡、恶劣天气及眩光时,出现交通灯\"盲视\"现象而引发交通事故的问题,利用ZigBee灵活的组网功能,在城市道路的十字路口安装交通灯监视系统的主控端,在各个车辆上安装车载终端,形成基于ZigBee的车载交通灯监视系统。系统主控端承担网络管理和交通灯信息发送任务,车载终端负责交通灯信息数据接收、交通灯信息LCD显示和交通灯相位切换前语音提示驾驶员的任务,两者通过ZigBee进行无线通信,圆满地解决了驾驶员的\"盲视\"问题,极大地提升了十字路口的安全通行率。 相似文献
23.
鄂尔多斯盆地长7致密油水平井衰竭式开发产量递减变化规律可分为3个阶段:一是初期稳产阶段,主要受人工裂缝周围体积压裂未返排液补充能量的影响;二是递减较快阶段,由压裂未返排液能量补充向溶解气驱的转化过程;三是稳定递减阶段,主要受溶解气驱的控制,基本符合双曲递减规律。在这些基本规律认识的基础上,结合现场开发试验效果评价,确定合理的水平井体积压裂衰竭式开发关键技术参数:井距500~600 m,人工裂缝段间距90 m;排量10~12 m3/min,单段入地液量和加砂量分别约为1 100和100 m3;生产流压在初期稳产阶段略大于饱和压力,递减较快阶段略低于饱和压力,稳定递减阶段保持不低于饱和压力的2/3;致密油示范区水平井初期单井产量达到周围定向井的8~10倍;年累积产量达到同样面积直井的1.4~1.8倍,取得了较好的实施效果。 相似文献
24.
基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型研究 总被引:23,自引:2,他引:23
在确立了商业银行信用风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型.该网络具有四个因子输入,一个衡量商业银行信用风险的输出,总共六层的结构,且模糊规则层具有根据具体问题情况进行调节的能力,优于神经网络完全黑箱操作的特点.利用Matlab6.1对167组样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小. 相似文献
25.
二相编码信号调制分析与识别 总被引:11,自引:2,他引:11
针对采用脉冲压缩体制的低截获概率雷达的应用场合,提出了一种识别二相编码脉冲压缩雷达信号的新算法。该算法基于信号的时频分析(小波分析和短时傅里叶变换),利用小波变换的相位尺度和载波尺度的模极大值特征辨识信号的相位调制规律,因而在无需计算全部小波系数的情况下,可快速地获得信号的数学模型,为算法在实际中的应用提供了良好的条件。给出了应用该方法的具体步骤,通过计算机仿真实验证明该算法的有效性。 相似文献
26.
27.
28.
提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。 相似文献
29.
随着互联网的发展,人脸识别在安全领域得到越来越广泛的应用.传统的人脸识别方法泛化能力较差,无法有效处理特别复杂的函数关系而使其在安全领域发展比较缓慢.为了提高人脸识别的正确率,本文提出了一种新的深度玻尔兹曼机神经网络(deep Boltzmann machine,DBM)和差异受限玻尔兹曼机神经网络(discriminative restricted Boltzmann machine,DRBM)的混合模型,在人脸数据集上与传统的人脸识别模型做了对比,为了进一步验证有效性,本文还选取在公共CMU-PIE人脸图像数据集上作了对比试验.实验发现:在两个数据集上,新的混合模型相对传统模型都有更好的识别效果,将产生直接的社会效益和管理意义. 相似文献
30.