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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
文章以“数字电子技术基础”课程为对象,设计了基于教学数据和问卷调查的教学框架。通过学生情况调查和雨课堂教学数据掌握学习状态和学习能力,针对性设计了个性化作业布置、拓展延伸、疫情线上自学跟学双通道等特色教学方式。结课问卷表明教学设计得到了良好评价和认可。  相似文献   
3.
In the present paper, therapeutic treatment of infected tumorous cells has been studied through mathematical modeling and simulation of heat transfer in tissues by using a nonlinear dual-phase lag bioheat transfer model with Dirichlet boundary condition. The components of volumetric heat source in this model such as blood perfusion and metabolism are assumed experimentally validated temperature-dependent function, which gives more accurate temperature distribution in tissues through this model. We have used the finite difference and RK (4, 5) techniques of numerical methods to solve the proposed problem and obtained the exact solution in a particular case. After comparison, we got a good agreement between them. We have used dimensionless quantities throughout this paper. The effect of relaxation and thermalization time with respect to dimensionless temperature distribution has been analyzed in the treatment process.  相似文献   
4.
由于色谱分离需要耗费大量的时间,导致传统LC-MS研究中药成分的分析通量较低,而多级质谱全扫描(MS/MSALL)采用了气态分段技术(GPF),可以在直接注射(DI)模式下,采集每个表观质量数MS1信号的MS2图谱,实现MS1-MS2数据列表的高通量构建。为快速表征枸杞子化学成分组,本研究采用DI-MS/MSALL全面采集枸杞子提取物中各化学成分的多级质谱数据,根据高分辨MS1和MS2碎片离子信息推导质谱裂解途径,结合数据库检索以及相关文献,从枸杞子中初步鉴定了38个化学成分,包括1个氨基酸类、19个有机酸类、2个糖脂类、6个苯丙素类、1个黄酮类、6个生物碱类以及3个酰胺类化合物。DI-MS/MSALL可作为中药等复杂体系快速全面定性分析的有力工具。  相似文献   
5.
油藏开发实时优化调控技术是智能油藏研究的核心内容。提出了基于数据空间反演的油藏实时生产优化新方法,仅需若干油藏模型先验生产动态,基于贝叶斯理论构建代理模型,根据随机极大似然原理拟合历史观测数据进行模型训练,反演得到符合实际观测数据的生产动态后验估计。采用同步扰动随机逼近算法建立生产优化数学模型,实现注采参数实时优化,提高经济开发效益。该方法基于代理模型在拟合阶段避免了重复数值模拟计算,得到正确生产动态后验估计同时兼顾了油藏模型实际地质特征,优化所得方案考虑了目标油藏的不确定性,降低了实际生产开发风险。油藏实例应用表明:该方法能得到与常规多模型数据同化方法相一致的生产动态预测结果,拟合过程计算效率提高了5倍,且注采优化方案能取得良好的驱油效果。提出的油藏开发生产优化设计方法为油田实时生产优化提供了新的思路。  相似文献   
6.
针对目前气象数据存储所面临的海量扩张、高并发读写、结构化和非结构化数据并存以及长时间序列和大数据集检索效率低下等问题,提出了以Hadoop开源框架为基础的气象数据分布式存储方案。通过对气象数据自身属性和特点进行分析,得出了气象数据在经过充分优化的基础上,在分布式存储框架中具有很强的适应性和规模化应用的潜力;并在HBase数据库中的Row Key设计和小文件合并策略方面做了创新。最后针对气象数据中广泛存在的结构化和非结构化这两种主要数据类型,以自动气象站数据和雷达产品数据为具体实例,给出了详细的设计思路和实现方法。  相似文献   
7.
三维地震技术作为煤矿生产中必不可少的工作手段,有效解决了煤层赋存地质问题,对巷道布设和煤矿安全生产具有重要意义。通过对赵楼煤矿八采区和十采区三维地震资料进行精细解译,识别了新生界与奥灰顶界面形态,主要褶皱、断裂和岩浆岩的展布形态以及异常体、异常区的分布及导致因素;阐述了主采3煤层的深度、厚度和起伏形态变化,否定和修正了部分断层的形态和位置;新发现断层35条,并进行了勘探前后地层和构造变化对比。  相似文献   
8.
无人预警机系统代表了下一代预警机的发展趋势,以其独特的性能优点越来越受到世界各国的广泛关注。相比有人预警机雷达系统,无人预警机雷达系统受制于平台的气动外形、工作环境和资源供给等方面,面临着很多特殊的技术难题。文章阐述了无人预警机的优势特点,从工程设计角度分析了无人预警机雷达系统当前面临的技术难题,针对系统轻量化设计、阵面构型设计、高效环控设计和宽带高速可靠数据链传输技术等方面进行了论述,并给出了其关键技术的初步实施路径和解决方案。  相似文献   
9.
A pattern net assisted mapping artificial neural network (PAMANN) model for estimation of parameters in problem with large data (1300 × 121 matrix size) is reported. A pattern net-based multilayer perceptron neural network (MLPNN) model for clustering the data, followed by mapping MLPNN model for mapping the target with the input, is developed as PAMANN model. A heat transfer problem with combined mode conduction and radiation in porous medium is solved numerically, and is called direct model. In the inverse model, a PAMANN model is developed by using data generated through the direct model. The PAMANN model is able to estimate two parameters (extinction coefficient β and convective coupling P2) after taking temperature profile as input. The model is tested for different number of neurons in hidden layer, and different levels of noise in input data. Twelve different algorithms are explored in training of mapping MLPNN, and compared for performance. Levenberg–Marquardt algorithm is found to estimate the parameters with high accuracy, but took high CPU time. Bayesian regularization is found to consume very high CPU time with moderate accuracy in estimation of parameters. Variations in hidden layer neuron number and noise in input data, were done to analyze the performance of mapping MLPNN with different training algorithms. Algorithms O-Step Secant, conjugate gradient with Polak-Ribiére updates, and conjugate gradient with Fletcher-Reeves updates are able to handle all variations of noise and number of neurons in hidden layer, with good accuracy of estimation and low CPU time consumption. Under high computational resource LM algorithm can be used for all cases. Up to 0.99132 value of regression coefficient is obtained in mapping MLPNN model with 15 hidden neurons, indicating the high accuracy of the model. With the help of PAMANN model, highly accurate (absolute error 1.78%) estimation of parameters is obtained. The model can handle upto 1% noise in input data, while giving accurate results.  相似文献   
10.
针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法。获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-CNN自适应提取动态数据特征并对静态数据特征进行人工提取,再通过浅层神经网络融合动、静态数据等多源异构数据的特征,建立变工艺下的表面粗糙度预测模型;通过不同模型的预测性能对比试验,验证了该方法的优越性,并以两个工件加工过程为例,验证了该方法的有效性。  相似文献   
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