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21.
对前馈神经网络用于动态系统的辨识、自适应控制进行了分析和数学推导,给出了自适应神经网络控制器的设计方法.最后通过仿真实例进行了说明. 相似文献
22.
利用参数识别技术描述了对平面桁架结构损伤的探测、定位与评估(DLE)的一个新算法。这一概念始于精确"健康"模型,利用动力响应数据周期地更新这一"健康"模型,当损伤发生时,用一个识别算法(一个显式桁架损伤模型),以动力响应数据构造出一个桁架损伤模型,由此比较损伤模型与健康模型的参数,从而探测、定位及评估损伤的程度 相似文献
23.
正常的心脏中出现的混沌、心率过速与心肌组织中出现螺旋波有关,研究了一种七维心脏-血液耦合动力系统模型.首先通过线性负反馈对系统的参数进行了辨析,基于混沌反控制方法,使非混沌的心脏系统混沌特性加强,计算了系统输出信号的Lyapunov指数,为反馈信号幅度提供依据.数值计算模拟表明该方法的可行性,希望可以为心脏病的治疗和修复提供帮助信息. 相似文献
24.
本文介绍了网络安全的现状以及网络安全威胁的概念,从而提出了一种安全的IP网络模型。其主要由四大技术组件组成,既安全身份识别、安全传送、安全防御和安全监控,并对每个组件进行详细的分析,最后肯定了这种IP网络模型是安全的。 相似文献
25.
科技英语表达科学技术内容,适应科技人员交际的需要。文体要求是条理清晰,准确凝练,叙述客观。科技英语虽然有明显的特点,但都在英语语法规则的范围之内,并没有构成新的语法规则。 相似文献
26.
为实现施工期大体积混凝土温控要素的智能快速识别,提高智能温控系统的反馈及预测模型精度,提出了一套智能算法对物联网技术采集到的各类温控要素原始测值进行识别及转化。针对浇筑温度、浇筑时间、最高温度、内外温差、冷却通水起止时间与表面保温覆盖等施工期关键温控参数,结合工程经验分别给出相应识别任务的判定逻辑并编写对应程序,然后应用多个实际工程数据进行验证,并分析各识别功能的准确率。验证结果表明,本文算法识别效果良好,能够实现温控要素采集的自动化、智能化、快速化、精准化,具有较强的工程实用价值。 相似文献
27.
设计一种小型化折叠型超高频射频识别标签天线.天线由开槽的辐射贴片、 4个感性短接面和两片金属接地板组成.通过改变短接面尺寸及右侧短接面与接地面的距离,可以有效地调谐标签天线的谐振频率及其阻抗,总尺寸(L×W×h)为40 mm×40 mm×1.5 mm.实验结果表明:标签天线阻抗匹配良好,|S11|<﹣10dB带宽为880~930 MHz.将标签天线放置于200 mm×200 mm的金属板上,4 W有效全向辐射功率条件下的最大实测阅读距离可达到11.2 m.该标签天线通过适当的开槽实现小型化,同时具有抗金属、识别距离远等优点,可较好地应用于工业物联网相关测量领域中. 相似文献
28.
提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统:一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计;仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数,实现对Hammerstein系统的精确辨识。 相似文献
29.
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力. 相似文献
30.
车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。 相似文献