基于集成神经网络的电机故障诊断

研究异步电机安全控制问题,为解决故障诊断和速度问题,提高电机运行效率,减小早期故障损失,提出了一种基于集成神经网络的电机故障诊断方法。方法采用定子电流和转子振动信号作为电机故障诊断的输入信号,应用改进的BP神经网络进行故障识别,分别用两个诊断子网络进行局部故障诊断,再运用神经网络融合算法进行全局决策的融合,从而提高诊断的准确率。仿真研究结果表明,故障诊断模型具有诊断准确率高、诊断速度快等优点,是一种比较实用的故障诊断方法,对电机进行故障监测、预报具有重要的实际意义。     

小学应用题教学方法的改革与尝试

通过创造性的自编新题,培养学生学习数学的兴趣;分析数量关系,培养解题能力;多种形式训练,培养创新能力。     

数据加密标准DES中S盒的设计分析

在介绍了数据加密标准DES加密算法的基础上,对其唯一非线性组件-S盒的设计进行分析,得出输入的某一位(这里只分析了最高位和最低位)改变,对输出位的改变是成对出现的这一结论。     

DES加密算法中S盒的分析与研究

DES作为长期使用的加密算法标准被广泛应用于软件加密和硬件加密。S-盒是DES加密算法中的一个关健环节,它直接影响DES的加密性能。本文围绕DES加密算法及其S-盒展开,通过GRAY码,验证了S-盒输入住的改变对输出位的影响的特性。