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1.
以驻村扶贫点滇西南L县X村的光棍为研究对象,侧重个体精准性,强调个体因果性的特征,运用小数据分析该村光棍的贫困特征和生成原因,基于马斯洛需求层次理论探索光棍内生动力激发机制.研究表明:农村光棍趋于年轻化,形势严峻;光棍成因受到外部资源匮乏的限制,又受到自身资源缺陷的制约,内外因相互影响,但外因只有通过内因才能发挥作用.探讨通过需求原理激发光棍群体的内生动力,构建长效治理机制,让光棍群体最大限度实现人生价值,提升社会获得感和幸福感. 相似文献
3.
针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD):首先,对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理,运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号;其次,为防止故障信息丢失,将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法处理,得到最佳的模态个数K和惩罚参数α,选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号,并对信号进行包络分析;最后,通过仿真和试验数据分析得出,该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征,为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。 相似文献
4.
针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
6.
7.
8.
随着中国移动5G网络的逐步发展,目前已实现城区的5G网络连片覆盖,全网5G用户大规模增长。本文通过对经分数据用户产生的话单,结合用户使用的网络类型,利用成熟的经分平台,实现直接针对用户使用的网络、流量、时长等方面的分析,直观的体现了用户在5G网络的驻留时长占比以及5G网络的流量占比,为网络优化工作提供了重要分析依据。 相似文献
9.
大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工(time-division duplex,TDD)系统内干扰,是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上,对大气波导干扰进行建模和表征,验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征,并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型,对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征,给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则,5G现网数据表明干扰控制方案有效,上行干扰下降10 dB以上,相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。 相似文献
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