排序方式: 共有108条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于小波奇异性的电主轴振动信号处理 总被引:1,自引:0,他引:1
将小波奇异性理论运用到高速电主轴振动信号处理中,分析了如何进行小波奇异性信号重构的方法,提出了电主轴振动信号奇异性检测算法。构建了电主轴信号测试与处理系统。根据小波变换后信号与噪声在各尺度空间呈现的不同特性,对小波逆变换信号重构,提取了高速电主轴振动信号特征。仿真实验表明,利用小波奇异性对电主轴振动信号进行处理,能够去除噪声对加工过程监控系统的影响,同时还可以对机械故障信号进行预测,达到了提高电主轴使用寿命的目的。 相似文献
2.
复杂环境中存在大量的混沌现象,难以用传统的预测方法进行准确预测.针对这一问题,本文利用信息几何理论、支持向量机理论与重构相空间理论,提出混沌支持向量机CSVM,对含有混沌现象的时间序列进行预测;针对混沌环境下核函数难于构造,从信息几何角度,提出在混沌环境下,如何方便准确得进行构造核函数;最后将CSVM应用于Henon混沌系统实验.实验结果表明,误差随嵌入维数变化和延迟时间变化趋于恒定;与BP、RBF和SVM相比,CSVM具有所需支持向量少,收敛速度快,准确性高等特点. 相似文献
3.
4.
5.
汉蒙统计机器翻译中的形态学方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
该文将形态学方法引入到汉蒙统计机器翻译的研究中,尝试解决译文词形选择及语序混乱问题。首先介绍语料库的准备对原始汉蒙平行语料库进行词法分析及标注,得到两组基础语料库,再由基础语料库生成两组用于形态学实验的派生语料库。其次阐述统计模型的训练,包括语言模型、翻译模型及生成模型。同时讨论了解码的扩展问题。最后重点分析两组形态学方法实验词素模型实验和factored方法实验。结果表明,相对于基线(baseline)实验,引入形态学方法后两组实验的BLEU评分均有所提高,译文词形选择及语序混乱问题得到了一定程度的解决。 相似文献
6.
7.
针对传统运动控算法存在环境适应性较差,效率低的问题。可以利用强化学习在环境中不断去探索试错,并通过奖励函数对神经网络参数进行调节的方法对机械臂的运动进行控制。但是在现实中无法提供机械臂试错的环境,采用Unity引擎平台来构建机械臂的数字孪生仿真环境,设置观察状态变量和设置奖励函数机制,并提出在该模型环境中对PPO(proximal policy optimization)与多智能体(agents)结合的M-PPO算法来加快训练速度,实现通过强化学习算法对机械臂进行智能运动控制,完成机械臂执行末端有效避障快速到达目标物体位置,并通过该算法与M-SAC(多智能体与Soft Actor-Critic结合)和PPO算法的实验结果进行分析,验证M-PPO算法在不同环境下机械臂运动控制决策调试上的有效性与先进性。实现孪生体自主规划决策,反向控制物理体同步运动的目的。 相似文献
8.
为研究由还原氧化石墨烯(RGO)和具有高活性晶面的TiO_2组成的复合材料的制备方法及其光催化性能,首先采用两步水热法制备了RGO/纳米TiO_2复合材料:第1步为合成暴露高活性晶面的纳米TiO_2;第2步为将合成的纳米TiO_2与氧化石墨烯(GO)复合,形成RGO/纳米TiO_2复合材料。然后,利用XRD、SEM、X射线光电子能谱仪和紫外-可见漫反射光谱等手段对制备的暴露不同晶面的纳米TiO_2和RGO/纳米TiO_2复合材料进行了表征,评价了其光催化性能。结果表明:在水热法的第1步中,通过调节HF的浓度能可控制备出具有高活性的(001)和(101)晶面的纳米TiO_2,氟原子在纳米TiO_2中以物理吸附态和化学结合态这2种形态存在;在第2步后,GO与纳米TiO_2复合形成RGO/纳米TiO_2复合材料,同时在此过程中GO被转化成RGO。在紫外光照射下,两步水热法合成的RGO/纳米TiO_2复合材料具有很好的光催化性能,明显优于商用TiO_2(P25)和纳米TiO_2的。RGO/纳米TiO_2复合材料的光催化性能有明显的提高,RGO和TiO_2暴露的晶面对光催化活性有影响。 相似文献
9.
一个基于JaVa的多Agent系统框架JAFMAS及其改进 总被引:4,自引:1,他引:3
介绍一种基于Java多Agent系统构造框架JAFMAS。该框架可为多Agent系统的开发者提供了一组可扩展的Java类,使得开发者将力量集中于Agent的具体功能细节而不必担心Agent的通信方法和行为协调机制。该文介绍了框架的体系结构和分布式环境下Agent间的通信方法和行为协调机制,同时对JAFMAS做了一些改进。 相似文献
10.
虚拟机自省技术已经广泛应用于入侵检测和恶意软件分析等领域。但是由于语义鸿沟的存在,获取虚拟机内部信息时会导致其通用性和执行效率降低。通过分析现有语义鸿沟修复技术的不足,提出了一种称为ModSG的语义鸿沟消除方法。ModSG是一个模块化系统,将语义修复分为2部分:与用户直接交互的在线语义视图构建和与操作系统知识交互的离线高级语义解析。二者以独立的模块实现且后者为前者提供语义重构时必要的内核语义信息。针对不同虚拟机状态和不同内核版本操作系统的实验表明,ModSG在消除语义鸿沟上是准确和高效的。模块化设计和部署也使ModSG容易扩展到其他操作系统和虚拟化平台上。 相似文献