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1.
介绍了基于模糊神经网络智能火灾报警控制系统.在系统中应用了模糊控制理论既提高了系统的精度又最大限度的减少了系统的误报率,解决了火灾报警系统中长期存在的问题。结合具有自学习功能的神经网络算法,提高了系统的智能化程度,是现代智能控制理论在消防自动化系统中的应用。 相似文献
2.
为了提高支持向量机在故障检测中的识别率,需要对其环节和方法进行优化.支持向量机是统计学理论中研究小样本情况下机器学习规律的新理论,其优点是模式分类.隐马尔科夫是马尔科夫链的扩展,是一个双重随机过程.隐马尔科夫具有适合处理连续动态信号的优点,二者的结合可使以前的支持向量机更加完善.小波变换是一种新兴的时频分析方法,其特有的尺度伸缩功能使其具备了很强的奇异、突变信号鉴别能力,能有效地检测到非平稳信号的瞬时、奇异成分,并显示其时域的产生和持续时间.在提取故障信号时,通过小波分析方法从信号中有效提取非平稳特征,训练模型,再用此模型诊断.试验表明,优化后的方法可以明显提高识别率. 相似文献
3.
4.
5.
研究了冗余度机器人的逆运动学,提出了用矩阵分块法解决冗余度机器人逆运动学,并将此法应用到基于速度和基于加速度的最优轨迹确定中,得出了便于实用的数值计算公式,此方法回顾了求雅可比为逆矩的繁琐过程,仿真结果表明此法是可行的。 相似文献
6.
7.
大部分现有深度聚类方法都试图最小化重构损失,然而深层特征的判别能力与重构损失并没有必然联系,并且这些深度聚类方法通常只关注从样本自身提取的有用特征,很少考虑样本背后的结构信息.为解决这些问题,提出一种新的结构化深度判别嵌入编码网络聚类(SDDECC)算法,用于无监督图像聚类.首先在多层卷积自编码器网络中引入最大化互信息... 相似文献
8.
基于容差分析的电路参数中心值设计研究 总被引:2,自引:0,他引:2
论述了电路参数设计的基本原理,提出了在PSpice 9软件上以容差分析为基础的电路参数中心值的设计方案.详细阐述了蒙特卡罗分析法、合格率的估算法及统计重心搜索法,对以蒙特卡罗分析为基础的电路合格率的统计及元件参数中心值的设计进行了研究.考虑到实际元件的容差分布对电路性能的影响,以OTL电路为例分析实现了电路性能指标满足约束条件下以合格率最大为目标的元件参数值的设计,证明了该方案的可行性.同时获得电路性能指标的统计特性及生产合格率的预测数据,对指导实际生产具有理论价值. 相似文献
9.
10.