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根据领域专家经验,利用与储罐底板腐蚀相关的外部表征因素,采用随机重启爬山算法等5种启发式算法构建储罐底板腐蚀状况贝叶斯网络智能评价模型。将模型预测结果与声发射在线检测结果对比,随机重启爬山算法构建的网络模型预测能力优于其他4种算法的网络结构,平均准确率为92%。预测结果表明,该预测模型能够解决储罐底板腐蚀状况的预测问题,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square error and local convergence of traditional constant modulus blind equalization algorithm(CMA).The proposed algorithm can reduce the signal autocorrelation through the orthogonal wavelet transform of input signal of fractionally spaced blind equalizer,and decrease the possibility of CMA local convergence by using the global random search characteristics of genetic algorithm to optimize the equalizer weight vector.The proposed algorithm has the faster convergence rate and smaller mean square error compared with FSE and WT-FSE.The efficiency of the proposed algorithm is proved by computer simulation of underwater acoustic channels. 相似文献
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为了分析强声脉冲对自导系统的作用效果,需要研究声自导换能器在强声脉冲下的响应特性。根据导纳圆图法建立了复合棒型声换能器的等效电路模型,并进行了仿真。仿真中强声脉冲信号使换能器等效电路产生振荡。在水下强声试验系统中进行了水下强声试验,采集了强声脉冲信号及换能器输出信号,试验中强声脉冲亦使换能器产生了振荡,与仿真结果相符,也验证了等效电路模型的合理性。研究还发现,不同换能器产生的振荡相关性差,使方位估计无法正常进行。试验结果表明,强声脉冲可对自导系统产生明显的压制效果,使其进入致盲状态,对抗效果明显。 相似文献
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目的:探讨饮食分级护理和预防听神经瘤术后患者进食误吸的护理效果。方法将100例听神经瘤术后患者按入院时间排序分为干预组(2015年7~12月,50例)和对照组(2015年1~6月,50例)。对照组按照常规护理,干预组术后采用吞误吸风险等级划分,并在此基础上根据误吸风险等级实施饮食分级护理。比较两组患者干预期间进食时误吸发生情况。结果在干预前,两组术后误吸风险比较,差异无统计学意义(P﹥0.05)。干预后,对照组共发生误吸20次,误吸发生率为5.60%,其中呛咳18次,噎食3次,窒息1次;干预组共发生误吸8次,误吸发生率为0.94%,其中呛咳5次,噎食2次,无窒息发生。两组误吸发生率比较差异有统计学意义( P<0.01)。结论对听神经瘤术后患者行误吸风险分级,并实施相应的饮食分级护理措施,可有效降低误吸风险,。 相似文献
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79.
宽带水声发射系统换能器分段匹配方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
换能器与功率放大器之间的匹配网络设计是宽带大功率水声发射系统的关键技术之一。把水声换能器、功率放大器及其联系两者的匹配网络视为一整体,从系统的观点出发,提出了一种分频段匹配宽带水声换能器的处理方法。通过对水声换能器的导纳特性和发射电压响应的分析,合理地选择匹配网络参数。该方法能充分发挥换能器在不同频段中的特性,实现水声发射系统的宽频带工作。水池实验验证了该方案的有效性:在2~16 kHz带宽范围内,发射电压响应级起伏ΔTVR和发射声源级起伏ΔSL均得到改善,尤其在感兴趣的4~15 kHz的宽带范围内,功率因数得到显著改善,功放管耗明显降低,发射电压响应级起伏ΔTVR从21 dB降到14 dB,发射电压声源级起伏ΔSL从24 dB降到7 dB,但对功放的安全保护电路提出了更高的要求。 相似文献
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多小波模糊神经网络盲均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统恒模算法(CMA)采用固定步长造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,提出了一种基于平衡正交多小波变换的模糊神经网络盲均衡算法(MWT-FNN-BEA).该算法一方面利用模糊神经网络控制器自动调节算法的迭代步长,较好地解决了收敛速度与收敛精度之间的矛盾;另一方面利用平衡正交多小波变换对均衡器输入信号进行去相关性处理,进一步提高了算法的性能。理论分析和水声信道仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,抗干扰性能好。 相似文献