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由于航天器在高温、高压等恶劣环境中工作,采用传统故障检测方法自主性相对较差,缺少对故障特征的分析,导致检测精准度较低。提出了基于深度学习及GPU计算的航天器故障检测技术,依据航天器故障信号特征分析与检测原理,在GPU计算技术支持下,获取GPU图像,并在深度置信网络模型中引入该计算方法。根据构建的深度置信网络模型,预测轴承故障位置,经过GPU计算技术下提取的故障特征用于深度置信网络故障预测基本数据,将原始进行归一化处理,分析航天器轴承故障特征,并在不同参数支持下,利用深度学习算法自动确定网络关键参数,由此识别轴承故障,并学习故障特征,实现航天器故障检测。由实验结果可知,该技术检测精准度最高可达到98%,具有较强鲁棒性。  相似文献   
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通过图形分割处理技术从采集到的原始图形中分割出目标果实图形,再利用由遗传算法优化后的神经网络算法构建果实图形识别模型,完成对果实图形的识别。使用图像识别技术识别出机械手当前视线中的果实数量和位置,利用遗传算法对机械手的运行路径进行优化,并将其结果与随机路径规划和人工路径规划的结果进行对比。研究结果表明:随着样本中的完整果实比例逐渐减少,果实识别模型的识别准确率均有所下降,在仅有60%完整果实比例的样本中所研究的识别模型仍保持较高的识别准确率。使用遗传优化算法得到的机械手行进路径相比随机路径规划和人工路径规划所消耗的成本更低。并且随着果实数量的增加,遗传优化算法得到的机械手行进路径消耗的成本低的优势更加突出。  相似文献   
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对无人机空中通信数据库信息盲检索系统进行设计,能够有效解决传统盲检索系统存在的数据召回率低、细粒度差、检索准确度低及实时性差等问题。先给出无人机空中通信数据库信息盲检索系统的总体架构设计,通过对存储器结构进行改进,实现系统硬件部分的优化;采用Java语言和嵌入式开发库设计可视化检索页面,选取检索信息,增设中间件搜索功能,通过盲检索功能的实现,完成系统软件部分的开发,从而设计出无人机空中通信数据库信息盲检索系统。实验结果表明,该系统数据召回率高,细粒度强,检索准确度高,实时性好。  相似文献   
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