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针对压路机驾驶室结构噪声,将拉丁超立方试验设计、支持向量机近似模型、改进的粒子群优化算法相结合,通过修改驾驶室主要板件的板厚参数降低压路机结构噪声。建立一套基于支持向量机和粒子群算法控制车内结构噪声的设计流程。针对粒子群可能出现局部最优解的问题,对粒子群进行了改进。并利用改进的粒子群优化支持向量机参数,构建高拟合精度的支持向量机模型代替有限元模型。并用改进的粒子群算法对该模型进行板厚寻优,找到一组最佳的板厚参数使得参考点(驾驶员右耳处)声压级最小,减少计算工作量,提高优化效率。 相似文献
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媒体数据安全保障体系利用现有网络技术和优秀解决方案,有效降低节目编辑对网络的依赖,为节目编辑人员提供稳定操作环境和素材支持,确保台内系统珍贵媒体数据安全。 相似文献
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润滑油在使用中性能衰变的原因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
设备的润滑油在使用过程中受工况和环境的影响,在成分、结构和性能上会发生变化。本文阐述了影响在用润滑油品质的因素。 相似文献
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无损检测是压力容器检验中的重要检验项目,在分析了目前常规无损检测方法的优缺点后,显示出电磁感应技术非常适合压力容器的在线检验。对电磁感应技术在压力容器在线无损检测中的应用进行了分析。 相似文献
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针对于类不平衡的偏标记学习问题,在PL-KNN算法的基础上,提出一种可以较有效处理类不平衡问题的偏标记K近邻学习算法(K-nearest neighbor algorithm for class imbalanced partial label learning,IM-PLKNN),利用Parzen窗估计法在样本的不同类别的近邻上设置不同的权重,使多数类样本权重降低,让属于少数类样本的近邻具有更高的权重,降低将少数类样本误测为多数类样本的概率,提高对少数类样本的识别精度。试验结果表明,IM-PLKNN算法较PL-KNN算法在不同评价指标上均有显著提高,特别是对少数类样本的识别精度有大幅度提高。IM-PLKNN算法可以有效提高类不平衡的偏标记K近邻学习算法对数据集整体的预测性能。 相似文献
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重点研究了气流干燥专家系统中推理机的实现技术,推理算法。利用关系数据库SQL Server 2000设计干燥专家知识库,构造了一个气流干燥专家系统。其推理机能够有效模拟现场操作人员的思维.在生产过程中可作为判断干燥后精矿水分是否符合要求的辅助工具。该推理机采用了演绎推理、确定性推理和前向推理相结合的推理策略.提高了推理机的效率,获得了较好的推理效果。 相似文献
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