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为了实现弹丸外弹道切向加速度的有效测量,使加速度测量更具理论基础,在实际应用时更具参考价值,提出利用MEMS加速度传感器测量轴向加速度以代替切向加速度的测量方法。利用六维刚体外弹道模型分析了弹丸运动过程中攻角随着弧长和射角的变化规律,并以此为基础计算利用两种加速度进行弹道弧长解算的误差,仿真试验发现,攻角变化很小,两种加速度变化规律差异很小,利用两种加速度计算出的弧长误差也很小,在有限距离内可以利用轴向加速度进行弧长解算。利用MEMS加速度传感器进行测量系统设计,并进行实弹射击试验,试验结果表明该方法能准确获得弹丸外弹道的加速度,加速度变化规律和范围在误差允许的范围内与仿真试验结果基本一致,在弹丸外弹道性能分析、惯导系统设计以及精确制导弹药研制方面具有广阔的应用前景。 相似文献
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自行火炮作战效能评估一般会利用AHP以及多属性效用等有效方法。AHP能够充分利用专家的主观意见,但是难以排除人为因素带来的主观偏差的问题;多属性效用方法不受人为因素影响,且能够充分运用武器的具体参数,但难以反映评估专家的偏好,也无法判断评估对象各指标的相对重要性的问题。针对以上问题,提出了一种基于AHP和多属性效用结合的评估方法。该方法有效结合AHP与多属性效用方法的优势,实现了评估时主观数据和客观数据的有机统一,减小了评估偏差。通过对自行火炮作战效能进行实例分析,并分析验证了该方法的科学性与合理性。 相似文献
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支持向量机是基于统计学理论的机器学习算法,在解决高维、局部极值和结构选择问题中具有优势,广泛应用于数据发掘中。但是其核宽度和惩罚因子的选择直接关系到支持向量机分类结果。针对上述问题,可采取优化算法对该参数进行优化,达到提高支持向量机的分类精度的目的。鸡群优化算法是近年新提出来的一种全局优化算法,具备结构清晰,全局搜索能力优等优点,在优化问题中得到广泛应用。基于此,提出一种基于鸡群优化的支持向量机模型(CSO-SVM)的健康状态评估方法,并应用在轴承健康状态评估领域中。结果表明,基于CSO-SVM的轴承健康状态评估精度达到97%,明显优于基于传统机器学习模型的健康状态模型的评估精度,具有更好的健康状态识别效果。 相似文献
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针对利用局部化思想解决多模数据的判别分析问题时,根据经验对局部邻域大小进行全局统一设定无法体现局部几何结构的差异性的不足,提出一种邻域自适应半监督局部Fisher判别分析(neighborhood adaptive semi-supervised local Fisher discriminant analysis,NA-SELF)算法。该算法在半监督局部Fisher判别分析算法的基础上,结合马氏距离和余弦相似度确定初始近邻数,并根据样本空间概率密度估计调整近邻数。通过人工数据集和5组UCI标准数据集对该算法的特征降维性能进行验证,并与典型的维数约简算法和采用传统k近邻方法的判别分析算法进行比较,实验结果表明该算法具备更高的有效性。 相似文献
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以MEMS加速度传感器为主体器件,设计了一种振动加速度实时测量和存储系统,利用串口显示助手读取显示测量系统的存储测量数据,通过振动试验台试验检验系统测量性能和抗过载能力。试验结果表明:该测量系统可完成振动加速度的实时测量,并可承受至少100g的过载冲击。 相似文献
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特征选择与支持向量机参数同步优化研究 总被引:3,自引:2,他引:1
提出了免疫多向二进制粒子群优化算法。基于该算法实现了特征选择与支持向量机参数的同步优化,克服了单独优化特征或单独优化支持向量机参数的缺陷。既解决了特征与分类器不匹配带来的诊断能力下降,又提高了故障诊断精度与搜索速度。 相似文献
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研究被动射频识别(RFID)系统中多目标识别环境下被识别目标数量的估计算法和最大吞吐率的获取方法。通过对时隙ALOHA方法的分析,建立了读写器和标签通信的二项式分布模型,得到了获取最大吞吐率的条件:在已知被识别目标数量的前提下,使时隙数与目标数量相等。提出一种被识别目标数量的估计算法——二次式分布估计(BDE)算法。BDE算法估计误差抖动小,平均误差为2.1%。仿真结果表明BED算法在识别目标数量少时,能将识别时间缩短至50%,当识别目标增加时,识别时间呈线性增长;系统吞吐率接近理论最大值,达到34%;空白时隙和碰撞时隙占时控制在16%附近。同时,识别时间成分分析指出:优化读写器命令、提高读写器传输数据率能够进一步缩短识别时间。 相似文献
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基于DSP TMS320VC5502和音频采样芯片TLV320AIC23构建了声信号降噪系统,分析了该系统的总体结构设计和软件处理流程设计.在DSP/BIOS控制机制下,建立了基于DMA、双缓冲区切换和中断响应机制等技术的音频信号采集与处理的程序框架.提出了一种基于多分辨分析的小波频带阈值降噪方法,并应用TDS5502EVM板和TDS560仿真器对优化的小波阈值降噪算法进行了实时仿真,实现了对强噪声语音信号的分析与降噪处理,并通过一个实例信号验证了系统的良好性能. 相似文献
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