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101.
本文是对参考文献[1]第二章定理14证明的补充和改进。该定理乃指: 定理14.在任何上(或下)半模的有穷长的偏序集内,Jordan-Dedekind链条件成立。 文献[1]中,考虑上半模情形,谈到已知一个连接链:γ∶a=x_0相似文献
102.
高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵(Multi-scale Permutation Entropy,MPE)和正则化随机向量函数链接(Random Vector Functional Link,RVFL)网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)获得既定的若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%. 相似文献
103.
针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。 相似文献
104.
采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程。为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平。 相似文献
105.
针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7. 相似文献
106.
提出了一种基于多涡卷混沌系统对含有版权信息的原始水印图像进行双重加密的方法.首先将混沌系统与DNA编码及DNA计算相结合设计了一种包含置乱操作的原始水印图像加密方案,分析其加密直方图、相邻像素相关性等统计特性.在离散小波变换结合奇异值分解算法(DWT-SVD)的基础上,把加密后的水印图像嵌入到载体图像中.通过实现水印信息的加密、嵌入和提取,对含有水印的载体图像的攻击以及对攻击后的水印进行峰值信噪比和归一化相似度的评价,整体实现了基于DWT和混沌加密的数字水印系统. 相似文献
107.
作为类乘法模和类余乘法模的真推广,引入了类乘法半模和类余乘法半模的概念.设S是交换半环,M是S-半模.若对M的任意非零子半模N,有AnnS(M)?AnnS(M/N),则称M是类乘法S-半模;若对任意真subtractive子半模N,有AnnS(M)?AnnS(N),则称M是类余乘法S-半模.讨论了类乘法半模与类余乘法半模的性质;证明了M是次S-半模当且仅当对M的任意真subtractive子半模N,AnnS(M/N)=AnnS(M)当且仅当P=AnnS(M)是S的素理想且M是可除S/P-半模;证明了类乘法半模是semi-hopfian半模且类余乘法半模是semicohopfian半模. 相似文献
108.
针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。 相似文献
109.
深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快. 相似文献
110.
针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机(SVM)对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2%,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。 相似文献