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逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足,提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程,然后训练通用的神经网络,最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看,所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计,所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果,大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系. 相似文献
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在对重塑膨胀土裂隙性问题的单元试验研究中,传统的分层制样法易产生"层间薄弱带",从而影响试验结果的准确性。针对这一问题,采用增加制样高度的单层压实制样方法,探讨了制样高度对重塑膨胀土试样密度的影响。试验结果表明:试样密度沿深度方向变化规律类似,均呈现出顶部大、底部小的分布特征;增加制样高度导致试样顶部与底部密度差及密度变化率发生改变;试样密度变化率随深度分布存在拐点,拐点以上部分密度变化率较小,以下部分较大;随着制样高度的增大,拐点位置向试样下部移动;以拐点位置为基础,初步给出了适合本制样方法的制样高度。 相似文献
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随着经济快速发展,化工企业规模不断扩大,对能源的消耗也不断增加。为了改善这种情况,需要坚持节能降耗原则,制定出完善的发展策略,才能取得显著成效。从两个方面展开论述,说明节能降耗可采用的措施,有利于帮助化工产业实现节能降耗的目的。 相似文献
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合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路. 相似文献
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