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胶囊网络(CapsNet)是一种新型的神经网络,已被广泛应用于高光谱遥感分类。针对胶囊网络所面临的过拟合和梯度消失等问题,提出一种基于多尺度自适应胶囊网络(MSCaps)的高光谱遥感分类方法。利用多尺度(不同尺寸的输入图像)的卷积层来提取地物的空间特征与光谱特征,并采用一种非迭代自适应路由算法进一步改进CapsNet的结构,避免了耦合系数cij的稀疏化引起的过拟合问题。利用PU和SA两个公共高光谱数据集从总体分类精度(OA)和模型训练效率两方面评价了MSCaps的分类性能。在分类精度上,利用MSCaps与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度卷积神经网络(CNN)、CapsNet、多尺度的胶囊网络(MCaps)、基于非迭代自适应路由算法的胶囊网络(ARWI-Caps)、多尺度的卷积神经网络(MSCNN)对原始影像的OA进行对比;还与SVM、RF对经主成分分析(PCA)特征提取后的影像的OA进行对比,其中两种分类方法分别简称为PCA-SVM与PCA-RF。在训练效率上,对MSCaps的训练时间和CNN、CapsNet、MSCNN的训练时间进行对比。实验结果表明... 相似文献
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采用在线销钉集成技术实现了二维C_f/SiC复杂构件的近尺寸成型,并考察预氧化C_f/SiC销钉集成构件的高周疲劳寿命及破坏模式。实验结果表明:C_f/SiC构件在不同激振加速度条件下均表现为由销钉断裂所引起的整体分层破坏,层板连接处为C_f/SiC构件的振动疲劳薄弱部位。通过ANSYS振动应力分析和微观组织分析可以推论出,疲劳试验时,裂纹容易沿着层板间的基体扩展,在基体开裂失效后,全部应力施加于销钉处,最终在疲劳应力作用下销钉发生断裂,导致构件整体分层破坏。 相似文献
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提出了基于测试频响函数识别尾传动轴系非线性模态参数的方法。利用线性的模态分析技术,并结合响应幅值线性化理论,通过步进正弦扫频测试激励尾传动轴系,得到直升机尾传动轴系不同激励水平下的频响函数信息,最终识别出尾传动轴系的非线性模态参数。分析结果表明:随着激励力幅值的增大,尾传动轴系的一阶固有频率减小约2%,而阻尼比增大约1.5倍,且在同一状态下多组试验分析结果一致。提出的识别尾传动轴系非线性模态参数的方法,为进一步精确研究直升机尾传动轴系的动力学特性奠定了基础。 相似文献
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文章介绍了电机保护的一些理论和电机故障检测方法。使用对称分量法,基于STM32设计了一个微机电机保护装置,可以智能检测电机工作状态,并显示电机主要的电气参数。介绍了装置的主要硬件组成及各组成部分实现的功能,结合软件流程图,分析了装置的内部运行原理。 相似文献
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局部连接引起的弱非线性和加工制造公差引起的参数变化不确定性是许多工程结构的常见现象。针对弱非线性和参数变化不确定性对结构动力学分析的影响进行了讨论,提出了一种通过恒位移和恒速度响应的振动试验进行非线性建模,并用统计分析来处理不确定性,建立尽可能精确的数学模型进行结构动力学分析的处理方法。仿真实例是在对美国Sandia国家实验室2006年提出的"结构动力学问题的模型确认挑战"研究的基础上,建立的具有非线性刚度和非线性阻尼以及参数变化不确定性的三自由度集中质量模型,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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