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1.
渠道作为营销体系中的重要一环,对移动运营商的发展起着举足轻重的作用。随着国内移动市场竞争的加剧,营销渠道的竞争将成为移动运营商间竞争的焦点。目前,国内两大移动运营商在渠道管理上存在诸多问题,从而影响了其市场拓展。分析了移动选营商渠道管理存在的三个较为突出的问题,并提出了可行的解决方法,从而为移动运营商的渠道管理工作提供思路。 相似文献
2.
桥梁健康监测中损伤特征提取的小波包方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对桥梁健康监测中结构损伤识别的特点,从模式识别的角度提出和分析了损伤特征提取问题.阐述了基于小波包分析的两种节点能量特征提取的方法.为了研究小波包系数节点能量和小波包信号成分节点能量对损伤信息进行特征提取的差异,通过对随机荷载激励下的连续梁进行数值模拟,得到了结构未损和损伤状态下的加速度时程信号.应用小波包变换,对不同结构状态下的加速度信号分别提取了两种小波包节点能量特征,并对它们作为结构损伤特征指标的敏感性进行了比较.认为两种特征指标的敏感性相差很小,而小波包系数节点能量特征指标的计算效率更高,更适合桥梁健康监测中损伤特征提取的要求. 相似文献
3.
改进的BP神经网络算法在水质监测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类多输入多输出系统进行辨识, 以"A simulation of the western basin of Lake Erie"为例, 通过分析河流湖泊的水质特征, 针对伊利湖湖泊水质建立数学模型, 由于该环境系统为多输入多输出系统, 文章采用了一种改进的BP神经网络算法, 利用Matlab神经网络工具箱进行数据分析, 绘出实际输出与模型输出的曲线以分析相关情况, 检验建立的模型对于系统的辨识水平, 给出传统BP网络和改进BP网络对该系统辨识的结果进行分析对比. 文章还对不同噪声层次下的数据进行分析比较, 并研究白噪声对于人工神经网络模型的影响. 相似文献
4.
在介绍TV3D引擎的基础上重,点讨论了在Visual C#.NET中使用TV3D引擎实现虚拟现实的方法和步骤.文中采用动态摄像机,当操作键盘或鼠标来移动目标物体时,场景视角和摄像机会自动调整,很简单地就实现了虚拟漫游.实验结果表明,使用TV3D引擎来实现虚拟现实,很多底层的功能很容易实现. 相似文献
5.
针对连续体机械臂动力学建模困难,控制难度大的问题,使用特征建模的方法,用简化等价的特征模型设计了自适应鲁棒控制器。首先,通过对机械臂系统进行分析,使用特征建模得到等价的动力学模型,然后采用递推最小二乘法进行参数辨识,得到该特征模型的特征参数,最后,利用模型与辨识得到的参数设计了一种结合滑模控制的自适应控制器。通过仿真实验对本文方法与传统PID方法进行对比,仿真结果表明,本文的方法对于末端角度控制的跟踪精度高,同时对于末端扰动有着良好的自适应能力和鲁棒性。 相似文献
7.
准确描述涡激振动的风场特征和动力响应特征是实现桥梁振动控制的前提,基于大跨度悬索桥结构健康监测系统获取的风场和振动加速度数据,对比分析了环境振动和涡激振动的风速、风向、湍流强度、阵风系数、脉动风功率谱密度、振动加速度及其功率谱密度的参数特征。结果表明:加劲梁典型的第6阶竖弯涡激振动中的风速可达7.24 m/s~12.24 m/s,风向基本垂直于桥轴向;三向湍流强度、阵风系数和脉动风功率谱在涡激振动中无明显不同于环境振动的特征。不同于多模态耦合的环境振动,涡激振动呈现单模态振动特征;通过功率谱峰值差异率量化该特征可区分环境振动和涡激振动。 相似文献
8.
目的 有效分析和探索海洋船舶时空轨迹行为模式,提高船舶轨迹聚类的效率与质量,更好地检测真实船舶的异常行为。方法 针对当前船舶轨迹数据研究中存在的对多维特征信息利用不足、检测效率不高、检测精度较差等问题,提出一种精确度高、能自主识别分析多维特征的船舶异常轨迹识别方法。首先利用随机森林分类器评估多维特征重要性,构建轨迹特征的最优组合;然后提出一种降维密度聚类方法,将T–分布随机邻域嵌入(T–SNE)和自适应密度聚类(DBSCAN)模型结合,通过构建特征选择层和无监督聚类层实现对数据元素非线性关系的高效提取以及对聚类参数的智能选择;最后根据聚类结果构建类簇特征向量,计算距离阈值判别轨迹相似度,实现轨迹异常检测模型的构建。结果 以UCI数据集为例,降维密度聚类方法对4、13、30、64维特征数据集的F1分数能达到0.9 048、0.9 534、0.8 218、0.6 627,多个聚类指标均优于DBSCAN、K–Means等常见聚类算法的。结论 研究结果表明,降维密度聚类方法能有效提取数据多维特征结构,实现聚类参数自适应,弥补密度聚类中参数难以确定的问题,有效实现对多种类型船舶轨迹异常的识别。 相似文献
9.
10.
太阳能高空长航时无人机导航系统中,捷联惯导/北斗2κ全球卫星导航/星光导航(SINS/BD2/GPS/CNS)是一种可用的组合方案.针对常规容错组合导航算法故障检测类型单一,故障时滤波精度下降的问题,提出一种采用双状态卡方检验(TSPCST)和模糊自适应滤波(FAF)的容错组合导航算法.为了同时检测多种故障,将TSPCST应用于联邦滤波结构中;为了防止故障数据污染系统,利用FAF输出的高精度导航信息,对双状态传播器定期交替校正;进一步,FAF运用TSPCST检测得到的故障信息变量,定义量测子系统模糊有效域,将检测阈值模糊化,以弥补常规固定检测阈值算法难以选取阈值的不足;最后,通过计算信息分配因子,自适应处理多种故障数据.仿真结果表明,该容错组合导航算法性能优于常规固定检测阈值算法. 相似文献