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1.
受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征.针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的...  相似文献   
2.
罗海梅  柯强  嵇英华 《江西科学》2005,23(2):124-126,129
采用路径积分的方法,得出了外加信号作用下的介观LC电路的严格波函数。应用量子双波函数描述计算了单一介观LC电路中电荷和电流的平均值。结果表明:对双波描述下电荷和电流平均值作系综平均,双波描述回到通常的单波描述。  相似文献   
3.
针对非线性、非平稳航空发动机双发差异信号,提出利用瞬时能量密度谱凸显微波动信号这一方法获得双发差异波动值出现的时间。通过总体平均经验模式分解(EEMD)结合希尔伯变换(HT)求解信号的HT谱与瞬时能量密度水平,从频率、幅值与时间三方面给出信号特征。以燃油流量为例,分析了航空发动机气路参数差值在巡航段的波动情况。结果表明:在2095s、3600s左右发动机燃油流量差值(ΔFF)出现微弱波动,且后者波动幅值为前者的1/5,频率范围集中在0-0.2Hz之间。2095s信号波动是由飞机飞行高度、航向变化及加速度变化引起的,3600s信号波动是加速度变化导致的。由瞬时能量密度谱获得航空发动机参数微波动发生的精确时间,并与QAR记录的同时刻其他相关数据进行对比,追溯发动机FF变化的原因,判断航空发动机是否存在故障。  相似文献   
4.
支持向量机对分类问题的求解过程相当于解一个线性约束的二次规划问题,求解的变量个数与训练样本数相等,且需要计算和存储的核矩阵大小与训练样本数的平方相关.随着样本数目的增多,经典的求解二次规划问题的算法不再适用.针对大规模二分类问题,基于数据分割和集成学习策略,本文提出了一种快速支持向量机学习算法.其主要思想是:首先对数据集进行预处理,自动将正负类分别聚成若干子簇;然后对两两组合的正负子簇用SMO算法进行交叉学习,得到多个基本分类器;最后对这些基本分类器进行集成学习.在UCI的5个数据集上的实验表明,与SMO学习算法相比,这种基于数据分割的训练策略在精度几乎没有损失的情况下显著地提高了训练速度.  相似文献   
5.
缺失数据广泛存在于现实世界中,它对后续的数据分析有很大的影响,有可能导致结果完全错误。近年来,很多基于压缩传感理论的矩阵完全算法被提出并用于缺失数据恢复,但不同的算法在不同的数据集上产生的结果有很大不同,都有自己的优缺点和适用场景。为此提出一种基于异质矩阵完全算法和最大多样性的集成策略的混合集成学习算法,实验结果表明,此算法在不同的数据集上优于那些单个算法。  相似文献   
6.
对含等式状态约束的非线性系统状态估计问题,本文考虑将集合卡尔曼滤波算法与估计投影方法结合,分别对每个状态粒子和加权平均后的状态估计向量使用估计投影方法,得到两种新的带约束的状态估计算法. 实验表明,与粒子滤波和不带约束的集合卡尔曼滤波相比,新算法的估计精度有所提高  相似文献   
7.
通过经典极限分析,得知均匀磁场中带电粒子波函数不描述单粒子而描述系综。系综的性质由所取的力学量完全集决定。描述同一系综,矢势采用不同规范的波函数之间仅相差一些规范相因子,规范不变原理成立。  相似文献   
8.
先以熵的定义式推导出微正则系综、正则系综、巨正则系综的概率分布函数,然后由这三种系综的概半分布函数导出系综的熵满足熵的定义式,最后分别探讨这三种系综的热力学性质.  相似文献   
9.
HHT时频分析被广泛应用于机械故障诊断中,但其模态混叠成为应用时的瓶颈。针对此问题提出了利用二次集合经验模态分解分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)来消除模态混叠的时频分析方法。该方法首先用EEMD将原信号分解成若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF),然后选取相关系数较大的分量重构原信号,再利用EEMD对其进行二次处理,便可获得去除模态混叠的时频分布。通过对仿真与实验转子信号分析,该方法可以有效抑制经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的模态混叠现象,相比一次EEMD,二次EEMD去除模态混叠更明显,能有效应用于旋转机械故障诊断中。  相似文献   
10.
二维谐振子的一子力学描述在经典极限下过渡到经典统计力学而不是经典力学,给出二维谐振子量运动的双波描述,这双波描述在经典极限下过渡到经典力学,量子力学描述是这双波描述的一种统计情况。  相似文献   
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