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本文主要针对自动应答系统中信息的不稳定性,提出了动态信息树的数据模型。基于该模型,我们在JavaBuilder8.0环境下实现了模拟电话自动应答系统的工作过程。在本文中对信息树的动态建立过程、存储方式、维护问题作了详细的分析并给出了具体的解决办法。 相似文献
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Ansys软件在工程设计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
通常人们采用《水利水电工程钢闸门设计规范DL/T5013-95》(以下简称《规范》)算法来设计船闸人字门。这种算法只能对人字门的应力进行分析,而人字门的应变及动态特性目前还没有较为有效的方法。Ansys应用于船闸人字门的静态、动态特性的分析计算,计算结果表明,将Ansys应用于船闸人字门的设计是可行的。 相似文献
24.
某军用传感器网络远程终端数据采集器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
给出了基于ATmega162单片机的某军用传感器网络远程终端数据采集器设计,设计采用MAX232电平转换电路实现了ATmega162与MODEM,及ATmega162与串口的数据通信,通过液晶显示与按键实现人机交互控制,采用MODEM对传感器数据进行调制变换,并将变换后的模拟信号通过双绞线发送到远程数据终端。系统安全可靠,能够较好完成远程数据传感器的数据采集与远程传输功能,通过系统测试验证该采集系统能够顺利完成对多种传感器数据的采集与传输,能够满足远程传输网络对数据传输的要求。 相似文献
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剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测在现代工业中占有重要地位,如何提高剩余使用寿命预测的准确性已经成为当今研究的热点。传统的剩余使用寿命预测方式是采用基于模型的方法进行预测,需要人工提取特征,不能自动地学习特征信息,无法获得原始数据与剩余使用寿命之间的复杂映射关系。该研究提出一种基于双向长短期记忆网络(bi-directional long short term memory,BiLSTM)与注意力机制的剩余使用寿命预测模型,与已有的剩余使用寿命预测方法不同之处在于:直接将获取的原始时间序列输入到BiLSTM神经网络中,通过BiLSTM自动地提取设备状态特征信息;然后利用注意力机制对特征分配不同的权重,这样可以更准确地提取设备的健康状态信息。进行了发动机和轴承剩余使用寿命预测试验,并与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型和BiLSTM剩余使用寿命预测模型进行比较,试验结果表明提出的BiLSTM与注意力机制相结合的模型能够更准确地进行剩余使用寿命预测,具有应用价值。 相似文献
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随着科技技术的发展,计算机技术在现代生活中起着越来越重要的作用.各企业需要处理的信息越来多,传统办公方式已不能够满需求.办公机构和企业注意到使用新的自动化技术办公能够更加高效便捷的满足社会需求.本文对计算机技术在办公自动化方面的应用进行了相关的讲述. 相似文献