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1.
对民用飞机维修性并行设计框架体系进行全面系统研究.首先阐述并行工程的基本内涵;其次深入研究民用飞机维修性并行设计过程,明确民机研制各阶段维修性设计的具体环节与相应工作;再次提出基于微循环理论的民用飞机维修性工作的并行化方法,阐明维修性设计各环节之间以及维修性设计与产品设计其他方面之间的信息交互关系;然后深入研究民机维修性并行设计团队的工作模式,分析并确定维修性并行设计团队的人员组成,提出维修性并行设计的协同工作模式.最后结合某型飞机前起落架系统给出了维修性并行设计实例.  相似文献   
2.
周伽  陈果 《仪器仪表学报》2006,27(4):389-393
针对非等间隔的受加油因素影响的光谱油样分析数据的建模预测问题,利用人工神经网络高度的并行分布式、联想记忆能力、自组织学习能力和极强的非线性映射能力,建立了BP神经网络的多变量预测模型。同时,用遗传算法对网络参数进行了优化。最后,利用两组实际的航空发动机油样光谱分析数据对模型进行了验证。结果表明,提出的神经网络多变量预测模型能有效解决实际的受多因素影响的油样分析数据建模问题,具有较强的工程实用价值和通用性。  相似文献   
3.
小样本数据的支持向量机回归模型参数及预测区间研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
陈果  周伽 《计量学报》2008,29(1):92-96
支持向量机是由统计学习理论发展起来的机器学习算法,它从结构风险最小化的角度保证了模型的最大泛化能力.文中运用支持向量机进行小样本数据回归分析研究.首先利用推广性的界理论指导支持向量机回归模型参数的选取,以保证模型具有最大的推广能力;其次,运用基于正态分布和基于t分布的两种区间预测方法进行了预测值的区间估计;最后,利用模拟序列和真实的航空发动机油样光谱分析数据作为实验数据,建立了支持向量机回归分析模型,并与最小二乘法进行了比较.结果表明,所提出的支持向量机模型参数选取和区间估计方法适用于小样本数据的回归分析,具有较高的预测精度.  相似文献   
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