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1.
为解决低信噪比条件下水下目标识别率低的问题,提出一种适用于多通道水听器阵列的深度学习水下目标识别方法。首先是采用子通道特征级联的方法利用多通道信息;在特征提取方面,采用对信号的不同频率区间进行加权的特征提取器,并对提取的特征进行正则规整;最后采用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)实现目标识别。实验首先在仿真条件下对所提出方法的有效性进行验证,结果表明在-15 dB信噪比条件下的五目标识别任务中,使用多通道级联特征的深度神经网络的识别正确率达到96.7%,显著高于基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法。在后续的湖上试验中,深度神经网络的平均正确率达到96.0%,进一步验证了所提出方法的有效性。 相似文献
2.
介绍了平板电容器真空及各向同性电介质中的电场,进一步计算了各向异性平板电容器电场中的电场强度、电位移矢量、电极化强度。根据计算的结果对平板电容器介质中的矢量场进行了力线描绘,说明了电介质矢量场的性质。并进一步比较了线性各向异性电介质与指数电介质对电场产生的影响。 相似文献
3.
基于相同雷诺数下清水和高分子聚合物溶液壁湍流的高时间分辨率粒子图像测速技术(time-resolved particle image velocimetry, TRPIV)的对比实验, 从高聚物溶液对湍流边界层动量能量输运影响的角度分析其减阻的机理. 对比两者的雷诺应力发现高聚物的存在抑制了湍流输运过程. 这一影响与高聚物对壁湍流中占主导地位的涡旋运动和低速条带等相干结构的作用密切相关. 运用条件相位平均、相关函数和线性随机估计(linear stochastic estimation, LSE)等方法, 分析提取了高聚物溶液流场中的发卡涡和发卡涡包等典型相干结构的空间拓扑形态. 相比于清水, 高聚物溶液中相干结构的流向尺度增大, 涡旋运动的发展及低速流体喷射的强度受到削弱, 表明了添加的高聚物阻碍了湍流原有的能量传递和自维持的机理. 正是通过影响相干结构, 高聚物抑制了湍流边界层中近壁区与外区之间的动量和能量输运, 使得湍流的无序性降低, 从而减小了湍流流动的阻力. 相似文献
4.
利用人工合成的多晶材料研究了镍锗尖晶石在扩散域的高温蠕变性质。材料颗粒尺寸为0.5μm到8μm,压缩试件为圆柱状,使用气体介质围压试验机。常压蠕变试验过程中,围压为300MPa,温度为1123K到1523K,差应力在55-330MPa范围内。从实验结果得到的镍锗尖晶石在扩散域的流动律表明流动机制为颗粒边界的扩散蠕变(Coble蠕变)。将橄榄石和尖晶石的蠕变数据外推到地球内部条件,粗粒时尖晶石强度远大于橄榄石,粒度减小时,尖晶石比橄榄石还要弱。 相似文献
6.
研究一类线性不确定系统的鲁棒D型迭代学习控制问题.首先针对一类线性标称控制对象,建立其迭代学习控制的二维模型;然后基于获得的二维模型,利用二维系统稳定性理论,获得系统在迭代初态与期望初态一致和不一致两种情形下的D型迭代学习控制律的存在条件和设计方法;进一步,将所得结果推广至控制对象包含不确定性的情形.所得结果以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,可以方便地利用Matlab中的LMI工具箱求解.最后,数值仿真实例验证了本文所提方法的有效性. 相似文献
7.
8.
9.
本文主要介绍了一系列基于二茂铁骨架的三齿配体:f-amphox、f-ampha、f-amphol和f-amphamide的合成及其应用。这四类手性膦氮配体的铱络合物可以高活性(TON高达1 000 000)、高转化率(>99%)、高对映选择性(>99% ee)地催化(官能团化)酮等底物的不对称氢化反应。该系列配体成功地应用于地诺帕明、苯福林和沙丁胺醇等手性医药中间体的不对称合成。与传统路线相比,这些合成方法更高效,副产物更少,“三废”排放量更低。 相似文献
10.
采用密度泛函理论(DFT)和相对论有效原子核势近似(RECP),对M2@Si20(M=Ti,Zr,Hf)团簇的几何结构和电子结构性质进行研究,发现内嵌的金属二聚体和十二面体硅笼构成了稳定的富勒烯结构。通过对团簇电子结构的分析,结果表明Si20团簇掺杂双金属后稳定性得到了提高。对团簇的电荷布局分析表明过渡金属原子(Ti, Zr, Hf)和硅笼之间发生了电荷反转。 相似文献