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基于确定学习的数字手势识别 预览
1
作者 刘凤琳 林雯静 +2 位作者 王清辉 王颖 温发林 《龙岩学院学报》 2019年第5期42-49,共8页
基于确定学习理论研究手势识别方法,并以阿拉伯数字0~9为例,通过2折和10折的交叉验证实验,阿拉伯数字0~9的识别率分别为95.83%和97.25%,即证明该方法具有高识别率。
关键词 手势识别 确定学习 微软Kinect 手势动力学 RBF神经网络
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基于确定学习理论和Lempel-Ziv复杂度的非线性系统动态特征提取 预览
2
作者 王乾 王聪 《自动化学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期1812-1823,共12页
对非线性系统产生的非线性非平稳信号进行有效的特征表达是特征提取领域重要且困难的问题.本文基于确定学习理论和Lempel-Ziv复杂度(LZ复杂度)提出一种新的非线性系统动态特征提取方法.新方法将从系统的动力学轨迹中提取特征.通过确... 对非线性系统产生的非线性非平稳信号进行有效的特征表达是特征提取领域重要且困难的问题.本文基于确定学习理论和Lempel-Ziv复杂度(LZ复杂度)提出一种新的非线性系统动态特征提取方法.新方法将从系统的动力学轨迹中提取特征.通过确定学习理论对产生回归轨迹的非线性动力学系统的未知系统动态进行局部准确建模/辨识, 1)使用LZ复杂度对辨识得到的动力学轨迹进行特征表达,并提出时间复杂度和空间复杂度两个指标组成时空LZ复杂度,从时间域和空间域的角度刻画系统动力学轨迹的复杂程度. 2)对提出的动态特征提取方法进行敏感度分析,定量评价系统的动态特征指标相对于系统从周期轨迹到混沌轨迹的参数变化敏感程度. 3)通过数值仿真和实验分析以验证动态特征提取的有效性.与从系统状态轨迹中提取特征相比,本文提出的动态特征提取方法可以从系统内在动态的角度对原系统进行更好的表达. 展开更多
关键词 动态特征提取 确定学习 时空Lempel-Ziv复杂度 敏感度分析
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基于确定性学习的人体步态识别方法研究
3
作者 杨飞飞 陶玉昆 司文杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第2期259-266,共8页
基于确定性学习理论,提出了一种基于关节角时序数据序列的人体步态识别方法。首先,由人体运动捕捉设备获取关节角时序数据序列,则局部准确的人体步态的内部动力学可通过径向基函数(RBF)网络得到逼近。进一步,证明了逼近误差和相关神... 基于确定性学习理论,提出了一种基于关节角时序数据序列的人体步态识别方法。首先,由人体运动捕捉设备获取关节角时序数据序列,则局部准确的人体步态的内部动力学可通过径向基函数(RBF)网络得到逼近。进一步,证明了逼近误差和相关神经网络(NN)参数的收敛。接下来,通过将NN逼近得到的步态动力学知识存储于常值的RBF网络,可实现人体移动步态特征的有效表达。最后,通过构建步态模式的相似性定义,提出了一种步态时序数据识别的方法,最终可实现准确的步态识别。仿真实验采用类圆规双足机器人验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 确定性学习 时序数据序列 关节角 人体步态识别 相似性定义
桥式吊车系统的自适应神经网络控制与学习 预览
4
作者 赖啸 刘勇 +1 位作者 代艳霞 罗文果 《机械设计与制造》 北大核心 2018年第6期114-117,共4页
针对三维桥式吊车的防摇摆控制,基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBF)研究了一种自适应防摇摆控制算法。在神经网络控制中,如果持续激励(Persistent Excitation,PE)条件得不到满足,便不能保证权值收敛,执行相同的控... 针对三维桥式吊车的防摇摆控制,基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBF)研究了一种自适应防摇摆控制算法。在神经网络控制中,如果持续激励(Persistent Excitation,PE)条件得不到满足,便不能保证权值收敛,执行相同的控制任务时,仍需对神经网络进行重复训练。所设计的自适应神经网络控制器不仅能够快速精确地定位负载,并能有效抑制吊车系统的摆动;同时在对于周期或回归轨迹的跟踪中,系统中信号的一致有界得到了证明,在稳定控制中实现了部分权值的收敛以及未知闭环动态的局部准确逼近,即确定学习。最后,通过仿真验证了所设计控制器的正确性和有效性,为桥式吊车系统的防摇摆控制提供了新的控制算法。 展开更多
关键词 确定学习 径向基函数神经网络 桥式吊车系统
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不确定AUV的神经网络辨识和学习控制 预览 被引量:3
5
作者 曾德伟 吴玉香 王聪 《计算机仿真》 北大核心 2017年第6期314-318,共5页
针对自主水下航行器平面轨迹跟踪控制的学习能力问题,采用RBF神经网络设计了一种结合反步法和确定学习理论的自适应神经网络控制器,在满足持续激励的条件下,对系统未知动态进行神经网络辨识,实现了对未知动态的局部准确逼近和部分... 针对自主水下航行器平面轨迹跟踪控制的学习能力问题,采用RBF神经网络设计了一种结合反步法和确定学习理论的自适应神经网络控制器,在满足持续激励的条件下,对系统未知动态进行神经网络辨识,实现了对未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了系统所有信号最终一致有界和稳定。将从动态模式中学到的知识静态保存,提取存储知识设计学习控制器,实现了对参考轨迹更加快速精确地跟踪,为执行同样的任务节省了时间和能量。通过仿真验证了所设计学习控制器的有效性和优越性。 展开更多
关键词 自主水下航行器 反步法 确定学习 神经网络辨识 学习控制
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AUV深度的神经网络辨识和学习控制仿真研究 预览 被引量:4
6
作者 曾德伟 吴玉香 王聪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期258-263,共6页
将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设... 将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设计中存在的奇异值问题,并在满足持续激励(PE)条件下,利用神经网络辨识实现了对系统未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了闭环系统的稳定。将从动态模式中学到的知识静态保存,提取动态特征设计学习控制器,仿真结果表明,该控制器避免了执行同样任务时的重复训练,改善了系统控制性能,验证了所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 自主水下航行器 反步法 确定学习 神经网络辨识 学习控制
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A new method for early detection of myocardial ischemia: cardiodynamicsgram (CDG)
7
作者 Cong WANG Xunde DONG +3 位作者 Shanxing OU Wei WANG Junmin HU Feifei YANG 《中国科学:信息科学(英文版)》 SCIE EI CSCD 2016年第1期92-102,共11页
Early detection of myocardial ischemia via electrocardiographic methods is important and challenging. In the study, based on the standard 12-lead electrocardiography(ECG), a new method called cardiodynamicsgram(CDG) i... Early detection of myocardial ischemia via electrocardiographic methods is important and challenging. In the study, based on the standard 12-lead electrocardiography(ECG), a new method called cardiodynamicsgram(CDG) is proposed for early detection of myocardial ischemia. Using a recently proposed deterministic learning algorithm, the cardiodynamics information is extracted from the ST-T segments of standard 12-lead ECG. The CDG is generated by plotting the three-dimensional cardiodynamics information. By analyzing CDG morphology, it is found that significant correlations exist between CDG and ischemia. By evaluating ischemia patients and healthy controls from the Physikalisch-Technische Bundesanstalt(PTB) database and the General Hospital of Guangzhou Military Command, the CDG method achieves a mean sensitivity of 90.3% and a mean specificity of 87.8%, which are higher than those of both the standard 12-lead ECG and the exercise ECG. As it is noninvasive, convenient, and inexpensive, it is hopeful that CDG may become a cost-effective screening method for early detection of ischemic heart diseases. 展开更多
关键词 下线 服务 迁移
基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测 预览
8
作者 文彬鹤 王聪 +2 位作者 易学飞 闻伟 朱爱峰 《航空发动机》 2016年第6期23-29,共7页
针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常... 针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。 展开更多
关键词 pitchfork分岔 旋转失速 确定学习 系统辨识 动态模式识别 快速预测 轴流压气机
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Fault detection for nonlinear discrete-time systems via deterministic learning
9
作者 Junmin HU 《控制理论与技术:英文版》 EI CSCD 2016年第2期159-175,共17页
最近,为小摆动差错的快速的察觉的一条途径为连续时间的系统基于确定的学习理论被建议。在这份报纸,一个差错察觉计划经由确定的学习为非线性的分离时间的系统的一个班被建议。由使用确定的学习算法的分离时间的扩展,一般差错工作(... 最近,为小摆动差错的快速的察觉的一条途径为连续时间的系统基于确定的学习理论被建议。在这份报纸,一个差错察觉计划经由确定的学习为非线性的分离时间的系统的一个班被建议。由使用确定的学习算法的分离时间的扩展,一般差错工作(即,内部动力学) 内在的正常和非线性的分离时间的系统的差错模式被分离时间的动态光线的基础功能(RBF ) 局部地精确地接近网络。然后,有嵌入的系统动力学的获得的知识的评估者的一个银行被构造,并且一套剩余被获得并且过去常测量监视系统的动力学和训练系统的动力学之间的差别。一个差错察觉决定计划根据最小的剩余原则被介绍,即,一个差错的出现能被比较剩余的大小在一个分离时间的背景检测。差错 detectability 分析被执行,察觉时间的上面的界限被导出。一个模拟例子被给说明建议计划的有效性。 展开更多
关键词 非线性离散时间系统 故障检测 学习算法 连续时间系统 快速检测方法 径向基函数 内部动力学 系统动力学
基于Kinect和确定学习的步态识别 预览
10
作者 刘凤琳 王颖 +1 位作者 王清辉 王宇松 《龙岩学院学报》 2016年第2期67-74,共8页
步态作为生物特征,可广泛应用于人的身份识别。基于"行走运动的关节及肢体运动轨迹包含着丰富的个体识别信息"的思想,提出一种基于确定学习理论和关节角度的侧面视角下的步态识别新方法。该步态识别方法分为训练和识别两个阶段,训练... 步态作为生物特征,可广泛应用于人的身份识别。基于"行走运动的关节及肢体运动轨迹包含着丰富的个体识别信息"的思想,提出一种基于确定学习理论和关节角度的侧面视角下的步态识别新方法。该步态识别方法分为训练和识别两个阶段,训练阶段建立步态特征函数,采用径向基函数(RBF)神经网络局部精确逼近,获取的步态动力学信息存储于常值RBF网络;识别阶段构建估计器,将待识别人的测试步态模式与估计器求差,生成识别误差,提出一个对步态模式进行快速识别的机制。最后在自建的Kinect步态数据库上进行实验,证明了本算法的有效性。 展开更多
关键词 步态识别 微软Kinect 关节角度特征 步态动力学 确定学习
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基于确定学习的有阻尼受迫Sine-Gordon方程的辨识 预览
11
作者 董训德 王聪 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期73-77,113共6页
文中就一类有阻尼受迫Sine-Gordon方程的系统动态进行辨识研究.首先利用有限差分理论,将由偏微分方程描述的无穷维Sine-Gordon方程近似为由一组常微分方程描述的有限维系统,然后证明该近似系统解的存在唯一性和收敛性,最后利用确定学习... 文中就一类有阻尼受迫Sine-Gordon方程的系统动态进行辨识研究.首先利用有限差分理论,将由偏微分方程描述的无穷维Sine-Gordon方程近似为由一组常微分方程描述的有限维系统,然后证明该近似系统解的存在唯一性和收敛性,最后利用确定学习对该近似系统的系统动态进行辨识.实验结果表明,文中方法可实现该类Sine-Gordon方程系统动态的局部准确辨识. 展开更多
关键词 SINE-GORDON方程 系统辨识 确定学习 动力学
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基于确定学习的机器人故障诊断 预览 被引量:1
12
作者 吴玉香 张景 王聪 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期403-408,413共7页
针对存在扰动的机器人系统,提出了一种基于确定学习的故障诊断方法.基于确定学习理论,采用RBF神经网络获取正常模式和各种故障模式下的系统动态知识,并将学到的知识以常数神经网络权值的形式存储于模式库中.诊断过程不再需要重新训练神... 针对存在扰动的机器人系统,提出了一种基于确定学习的故障诊断方法.基于确定学习理论,采用RBF神经网络获取正常模式和各种故障模式下的系统动态知识,并将学到的知识以常数神经网络权值的形式存储于模式库中.诊断过程不再需要重新训练神经网络,而是对已学知识的再利用,并运用动态模式识别的方法实现故障的快速检测与分离.仿真验证了所提方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 确定学习 机器人 动态模式识别
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空间机械臂的确定性学习控制 预览 被引量:4
13
作者 杨飞飞 王聪 曾玮 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期811-818,共8页
研究一类空间机械臂系统的基于模式的控制方法。首先在训练阶段,基于确定性学习理论设计自适应神经网络控制器使机械臂系统跟踪不同的任务模式,得到对应于不同任务模式的一系列空间机械臂闭环动态的局部准确神经网络建模,并利用这些模... 研究一类空间机械臂系统的基于模式的控制方法。首先在训练阶段,基于确定性学习理论设计自适应神经网络控制器使机械臂系统跟踪不同的任务模式,得到对应于不同任务模式的一系列空间机械臂闭环动态的局部准确神经网络建模,并利用这些模型构造对应不同任务模式的常值神经网络控制器。其次,在测试阶段,首先快速识别出任务模式,然后调用相应的常值神经网络控制器实现对空间机械臂系统基于模式的闭环控制。理论证明基于模式的控制方法可提高机械臂闭环系统的控制性能,并可避免频繁切换。理论结果最后在空间机械臂中得到了仿真校验。 展开更多
关键词 基于模式的控制 机械臂系统 确定性学习
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从感应伺服电机驱动的自适应神经控制中学习 预览
14
作者 吴玉香 周永德 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第1期339-343,共5页
针对系统参数完全未知的感应伺服电机驱动系统,为提高系统的控制精度,通过分析间接磁场定向控制感应伺服电机驱动模型,使用RBF神经网络设计了一种新的自适应神经网络控制器,使系统的输出跟踪给定参考轨迹,并在稳定的控制过程中实... 针对系统参数完全未知的感应伺服电机驱动系统,为提高系统的控制精度,通过分析间接磁场定向控制感应伺服电机驱动模型,使用RBF神经网络设计了一种新的自适应神经网络控制器,使系统的输出跟踪给定参考轨迹,并在稳定的控制过程中实现了确定学习,使分神经网络权值收敛到最优值及未知闭环系统动态的局部准确逼近,学过的知识可应用到后续相同或相似的控制任务中,提高系统的控制精度。最后,用实例仿真说明了所设计控制算法能实现在控制中学习。 展开更多
关键词 伺服电机驱动 确定学习 径向基函数神经网络 自适应神经网络控制
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Electrocardiogram (ECG) pattern modeling and recognition via deterministic learning
15
作者 Xunde DONG Cong WANG +1 位作者 Junmin HU Shanxing OU 《控制理论与技术:英文版》 EI CSCD 2014年第4期333-344,共12页
模式经由确定的学习理论当模特儿和识别在这篇论文被介绍的为心电图(ECG ) 的一个方法。而不是认识到 ECG 表明 beat-to-beat,包含很多心跳的每个 ECG 信号被认出。方法完全基于时间的特征(即,动力学) ECG 模式,它包含 ECG 模式的完... 模式经由确定的学习理论当模特儿和识别在这篇论文被介绍的为心电图(ECG ) 的一个方法。而不是认识到 ECG 表明 beat-to-beat,包含很多心跳的每个 ECG 信号被认出。方法完全基于时间的特征(即,动力学) ECG 模式,它包含 ECG 模式的完全的信息。一个动态模特儿被雇用表明方法,它能够产生合成 ECG 信号。基于动态模型,方法在下列二个阶段被显示出:鉴定(训练) 阶段和识别(测试) 分阶段执行。在鉴定阶段, ECG 模式的动力学精确地被建模并且通过确定的学习表示了为经常的 RBF 神经重量。在识别阶段,当模特儿的结果被用于 ECG 模式识别。建议方法的主要特征是 ECG 模式的动力学精确地被当模特儿并且被用于 ECG 模式识别。用 Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB ) 数据库的试验性的研究被包括表明途径的有效性。 展开更多
关键词 ECG信号 识别方法 精确建模 心电图 学习 模式识别 动力学模型 图模式
轴流压气机旋转失速建模与检测:I-基于确定学习理论与高阶Moore-Greitzer模型的研究 预览 被引量:4
16
作者 王聪 文彬鹤 +6 位作者 司文杰 彭滔 袁成志 陈填锐 林文愉 王勇 侯安平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1265-1277,共13页
喘振和旋转失速是轴流压气机研究领域中重要而困难的问题.本文基于确定学习理论及动态模式识别方法提出一个旋转失速初始扰动近似准确建模和快速检测的方法.首先,基于高阶Moore-Greitzer模型(Mansoux模型),利用确定学习理论提出... 喘振和旋转失速是轴流压气机研究领域中重要而困难的问题.本文基于确定学习理论及动态模式识别方法提出一个旋转失速初始扰动近似准确建模和快速检测的方法.首先,基于高阶Moore-Greitzer模型(Mansoux模型),利用确定学习理论提出一个对旋转失速初始扰动的内在系统动态的近似准确建模方法;其次,基于以上近似准确建模,利用动态模式识别方法提出一个对旋转失速初始扰动的快速检测方法.基于MIT的Mansoux-C2模型仿真研究验证了所提方法的有效性.最后,在北京航空航天大学航空发动机重点实验室的低速轴流压气机试验台上开展了试验研究.通过对低速轴流压气机试验台参数进行测量,得到基于北航低速轴流压气机试验台的Mansoux模型.通过对基于北航试验台Mansoux模型进行仿真研究,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 涡扇发动机 轴流压气机 旋转失速 喘振 故障检测 确定学习 动态模式识别
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Design and performance analysis of deterministic learning of sampled-data nonlinear systems
17
作者 YUAN ChengZhi WANG Cong 《中国科学:信息科学(英文版)》 SCIE EI 2014年第3期199-216,共18页
In this paper,we extend the deterministic learning theory to sampled-data nonlinear systems.Based on the Euler approximate model,the adaptive neural network identifier with a normalized learning algorithm is proposed.... In this paper,we extend the deterministic learning theory to sampled-data nonlinear systems.Based on the Euler approximate model,the adaptive neural network identifier with a normalized learning algorithm is proposed.It is proven that by properly setting the sampling period,the overall system can be guaranteed to be stable and partial neural network weights can exponentially converge to their optimal values under the satisfaction of the partial persistent excitation(PE)condition.Consequently,locally accurate learning of the nonlinear dynamics can be achieved,and the knowledge can be represented by using constant-weight neural networks.Furthermore,we present a performance analysis for the learning algorithm by developing explicit bounds on the learning rate and accuracy.Several factors that influence learning,including the PE level,the learning gain,and the sampling period,are investigated.Simulation studies are included to demonstrate the efectiveness of the approach. 展开更多
关键词 非线性系统 学习算法 性能分析 采样数据 自适应神经网络 设计 非线性动力学 采样周期
基于确定学习的机器人任务空间自适应神经网络控制 预览 被引量:25
18
作者 吴玉香 王聪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期806-815,共10页
针对产生回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可实现未知闭环系统动态的局部准确逼近.基于确定学习理论,本文使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络为机器人任务空间跟踪控制设计了一种新的自适应神经网络控制算法,... 针对产生回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可实现未知闭环系统动态的局部准确逼近.基于确定学习理论,本文使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络为机器人任务空间跟踪控制设计了一种新的自适应神经网络控制算法,不仅实现了闭环系统所有信号的最终一致有界,而且在稳定的控制过程中,沿着回归跟踪轨迹实现了部分神经网络权值收敛到最优值以及未知闭环系统动态的局部准确逼近.学过的知识以时不变且空间分布的方式表达、以常值神经网络权值的方式存储,可以用来改进系统的控制性能,也可以应用到后续相同或相似的控制任务中,节约时间和能量.最后,用仿真说明了所设计控制算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 确定学习 径向基函数神经网络 自适应神经网络控制 机器人
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Learning from NN output feedback control of nonlinear systems in Brunovsky canonical form
19
作者 WeiZENG Cong WANG 《控制理论与应用:英文版》 EI CSCD 2013年第2期156-164,共9页
在这份报纸,我们在适应神经网络(NN ) 调查学习问题在有未知仿射的术语的 Brunovsky 正规形式的非线性的系统的输出反馈控制。与仅仅产量大小,一个高获得的观察员(HGO ) 被雇用估计可以与达到顶点的现象的产生被联系的系统产量的衍生... 在这份报纸,我们在适应神经网络(NN ) 调查学习问题在有未知仿射的术语的 Brunovsky 正规形式的非线性的系统的输出反馈控制。与仅仅产量大小,一个高获得的观察员(HGO ) 被雇用估计可以与达到顶点的现象的产生被联系的系统产量的衍生物。在听说策略被分析和它的消除上达到顶点的不利效果。当 HGO 的获得太高被选择时,它可以引起从未知靠近环的系统动力学学习的失败。因此, HGO 的获得没太高被选择减轻达到顶点并且保证估计的系统状态的精确性。然后,从未知靠近环的系统听说动力学能被完成。当重复一样或类似的控制任务时,一个神经学习控制器被介绍它罐头有效地记起并且再使用有学问的知识保证追踪性能的输出。最后,模拟结果表明建议计划的有效性。 展开更多
关键词 输出反馈控制 非线性系统控制 学习问题 规范形式 自适应神经网络 动态学习 闭环系统 学习控制器
LabVIEW多核技术在动态模式识别算法中的应用 预览
20
作者 许加庆 王聪 +1 位作者 陈泓宇 文彬鹤 《测控技术》 CSCD 北大核心 2013年第6期124-129,共6页
利用LabVIEW多核编程环境,采用曙光16核服务器作为硬件平台,实现了动态模式识别下的多模式快速识别。同时,以压气机Mansoux模型为应用背景,设计压气机旋转失速识别快速检测系统,该系统解决了基于确定学习理论的多模式识别算法中涉及的... 利用LabVIEW多核编程环境,采用曙光16核服务器作为硬件平台,实现了动态模式识别下的多模式快速识别。同时,以压气机Mansoux模型为应用背景,设计压气机旋转失速识别快速检测系统,该系统解决了基于确定学习理论的多模式识别算法中涉及的大量计算问题,实验结果和性能分析进一步验证了该检测系统的快速性和可行性。 展开更多
关键词 LABVIEW 多核并行计算 确定学习 模式识别
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