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基于改进2D_ESPRIT算法的二维GTD模型参数估计_张小宽

针对经典2D-ESPRIT算法在估计基于几何绕射理论的二维GTD模型参数时受噪声影响较大这一问题,提出了一种改进的2D-ESPRIT算法,有效提高了算法的抗噪性能与参数估计性能。改进算法在经典2D-ESPRIT算法的基础上,首先通过构建交换矩阵,得到含有原始数据Ee共轭信息的另一矩阵Y;其次在通过自相关与互相关处理、叠加取平均,得到新的协方差矩阵R;最后对协方差矩阵解算,估计得到二维GTD模型各参数值。仿真实验表明,改进2D-ESPRIT算法抗噪性能要优于经典2D-ESPRIT算法,在信噪比较低的情况下,改进2D-ESPRIT算法估计得到的模型参数精度更高,性能更稳定。文中还针对其他因素(如矩阵束参数及配对标量β值)对模型参数估计精度的影响进行了探究,为后续仿真实验提供了参考。

  • 2021-04-30
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仿生型脉冲神经网络学习算法和网络模型_尚瑛杰

为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点;结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

  • 2021-04-30
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基于量子粒子群与标准粒子群混合算法的框架结构异构体系模型参数辨识_张迁

为了研究相邻框架结构地震碰撞问题,经常将框架结构动力学模型简化为树形拓扑结构,以提高计算效率。该文提出了一种将量子粒子群与标准粒子群结合的参数辨识方法,基于结构的动力特性等效原则,对框架结构建立适应于多体系统传递矩阵法(MS-TMM)高效计算的树形拓扑系统动力学模型,模型的相关力学参数的确定是基于量子粒子群与标准粒子群混合算法,由有限元方法计算得到模态参数,通过参数辨识的方法来完成。为了验证所提出方法的有效性,以三层框架结构为工程算例,将三层框架结构转化为树形拓扑力学模型,通过提出的参数辨识方法和标准量子粒子群算法分别进行参数辨识,并将两种方法的辨识结果分别利用多体系统传递矩阵法(MS-TMM)计算频率,将频率计算结果分别与Ansys结果进行比较。结果表明,该文方法的识别精度优于标准量子粒子群算法。

  • 2021-04-30
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基于Faster_R_CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法研究_徐岩

行人和车辆等异物侵入铁路周边限界内的情况严重威胁了行人自身安全及铁路行车安全。针对传统铁路异物检测算法识别精度不高、分类不明确和结果易受外界环境影响等缺点,提出了一种基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法,并对该模型做适应性改进以满足铁路异物检测的现实需要。提出将全连接层用全局平均池化层替代来减少参数量;通过增加锚点个数来提高对目标区域建议的精确性;引入迁移学习思想训练网络以解决铁路异物侵限数据匮乏问题。在铁路异物侵限视频数据集上进行测试表明,本算法对于人、车及部分动物的综合检测精确度达到了97.81%。

  • 2021-04-30
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沃土数字平台智慧城轨:城轨平台演进与生态聚合

伴随着“新基建”的持续推进,智慧城轨的建设进一步提速,行业呼唤着相互融合、合作创新的新时代。近日,紫光股份旗下新华三集团举办了以“数字驱动智慧城轨建设”为主题的技术沙龙,邀请太原市轨道交通发展有限公司、南京地铁集团有限公司、西安市轨道交通集团有限公司、北京城建设计发展集团股份有限公司、中铁第六勘查设计集团有限公司电气化设计院、北京城建智控科技有限公司等客户和生态伙伴同仁共话智慧城轨发展。

  • 2021-04-30
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智能制造走在“希望的田野”上

应对日新月异的市场变革,从“制造”转型“智造”,升级的不仅仅是生产技术和产品本身,而是对于企业,乃至中国制造行业核心竞争力的优化——业务经营和生产管理的水平,提高效率与绩效,才能更好地满足市场细分、多元化的需求,无论是大规模、小批量、个性化、定制化生产,都能轻松搞定。

  • 2021-04-30
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基于5G边缘计算的智能柔性生产 案例精选

罗博特科是专业的智能制造系统提供商,专注于为光伏、汽车电子、电子半导体、食品及药品等领域提供智能制造解决方案,包括智能自动化设备、智能检测设备、智能仓储设备、智能物料转运系统及智能制造执行系统,致力于通过创新技术让工业制造更柔性、更智能、更高效。

  • 2021-04-30
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智能制造的阶段论

美国数字制造与设计创新院(DMDII),最近给出的“数字设计与制造”的进化时间。文中认为技术进化有三个代级:自动化和数字化、网络化和集成、智能系统。而在这三个阶段之前,是一个标准化和电气化的传统阶段。

  • 2021-04-30
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