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1.
—、试题呈现如图1,已知矩形ABCD中,AB=1,AD=2,过点B折叠矩形纸片,使得点A落在矩形内的任意一点A'处,折痕为BE,连接A'D、A'C. 相似文献
2.
针对标准的粒子滤波存在粒子贫化问题,提出了一种鲸群优化的粒子滤波算法。用粒子表征鲸鱼个体, 模拟鲸鱼群体搜寻猎物的过程,引导粒子向高似然区域移动。将粒子滤波中粒子的状态值作为鲸鱼群的个体位置,将粒子的状态估计转化为对鲸鱼群的寻优;通过鲸群的螺旋运动方式优化粒子的重要性采样过程,使粒子分布更加合理,对鲸群算法中的全局最优值引入最优邻域随机扰动策略,并在鲸鱼位置更新过程中加入自适应权重因子;选用一种典型的单静态非增长模型进行仿真测试。测试结果表明:提出的方法与传统的粒子滤波以及引力场优化的粒子滤波相比,在保证相同粒子数的前提下,算法的均方误差分别降低了28%和9%,证明了鲸群优化的粒子滤波算法具有更高的估计精度,并且在粒子数较少的情况下,可实现更准确的状态估计。 相似文献
3.
研究了一个具有三次非线性项的可积的两分量Camassa-Holm系统Cauchy问题解的持久性.通过用权函数估计的方法证明:如果两分量Camassa-Holm系统的初值以及初值的空间导数都以指数形式衰减,则两分量Camassa-Holm系统的强解也在无穷远处以指数形式衰减,进一步,给出了动量的最优衰减估计. 相似文献
4.
5.
单指标面板模型已广泛应用于各学科领域的研究中,其估计方法较为丰富,然而鲜有估计方法将个体内的相关性考虑在内.基于此,本文研究了一类个体内存在相关性的固定效应部分线性单指标面板模型,采用惩罚二次推断函数法和LSDV法相结合的方法对模型进行估计,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性.Monte Carlo模拟结果显示其具有优良的有限样本表现,并将该估计技术应用于实际数据分析中. 相似文献
6.
针对正交频分复用水声移动通信中频域变采样技术联合信道稀疏度检测的多普勒估计算法在冰水混合区复杂信道环境下多普勒估计效果欠佳且计算量大的问题,提出了一种改进的多普勒估计算法。采用时域重采样技术对信号进行不同压缩因子的补偿,避免了频域变采样技术中的高阶快速傅里叶变换运算,从而降低了算法复杂度。利用梳状导频位置向量结合时域变采样技术更准确提取的导频子载波,进而获得更加精确的信道估计和信道稀疏度检测结果,提高了多普勒估计精度。仿真结果和冰下试验结果表明,与原始算法相比,改进的方法在冰水混合水域复杂多径时变信道环境下可以有效实现对信号多普勒畸变的跟踪并且计算量显著下降,能够保障正交频分复用水声移动实时通信。 相似文献
7.
流体运动理论上可用Navier?Stokes方程描述, 但由于对流项带来的非线性, 仅在少数情况可求得方程解析解. 对于复杂工程流动问题, 数值模拟难以高效精准计算高雷诺数流场, 实验或现场测量难以获得流场丰富细节. 近年来, 人工智能技术快速发展, 深度学习等数据驱动技术可利用灵活网络结构, 借助高效优化算法, 获得对高维、非线性问题的强大逼近能力, 为研究流体力学计算方法带来新机遇. 有别于传统图像识别、自然语言处理等典型人工智能任务, 深度学习模型预测的流场需满足流体物理规律, 如Navier?Stokes方程、典型能谱等. 近期, 物理增强的流场深度学习建模与模拟方法快速发展, 正逐渐成为流体力学全新研究范式: 根据流体物理规律选取网络输入特征或设计网络架构的方法称为物理启发的深度学习方法, 直接将流体物理规律显式融入网络损失函数或网络架构的方法称为物理融合的深度学习方法. 研究内容涵盖流体力学降阶模型、流动控制方程求解领域. 相似文献
8.
旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现:(1)基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。(2)机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。(3)基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。 相似文献
9.
作为数学知识探索和建构的重要方式,数学实验不仅能够增强学生的动手能力,激发学生数学学习的兴趣,促使学生获得更多亲历和体验数学探索的机会,而且有助于学生验证数学原理,进行深度思考,透过数学表象洞察数学本质规律,达到对知识的深度提取和迁移,获得数学学习力与数学素养的提升.然而,初中阶段的学生工具理性大于概念理性,形象思维大于抽象思维,致使初中生在数学实验探究时对相关知识的理解往往处于浅层学习状态,因此,如何结合数学实验的实践特征,促使学生发生深度学习具有重要的意义. 相似文献
10.
对船舶柴油机而言,润滑油常受到冷却液的污染,引起润滑油劣化变质,从而导致其功能失效。冷却液的主要成分是水、乙二醇及少量的防腐蚀、抗穴蚀、消泡沫等添加剂。将拉曼光谱用于检测润滑油被冷却液污染的浓度,是一种针对复杂混合物的拉曼光谱检测问题,单个拉曼峰强度的定量分析方法无法满足浓度的定量检测。为此,将拉曼光谱分析和LSTM神经网络数据挖掘方法应用于检测润滑油冷却液污染的浓度。在实验室条件下,配制了冷却液污染浓度为2%,1.5%,1%,0.5%,0.25%和0%的柴油机润滑油油样,对每个油样取样50次,并进行拉曼光谱分析,共获得300个拉曼光谱数据,随机抽取其中80%的数据作为神经网络训练样本,剩余20%的数据作为测试样本,拉曼光谱样本数据的光谱范围为300~2 000 cm-1;对数据进行预处理,包括采样、拟合、离散点平均梯度估计等;构建训练样本集,将LSTM神经网络和多层全连接层(FC)结合,建立4种不同的神经网络模型结构;得到其在训练集和测试集上的平均误差曲线、测试集上的检测准确率曲线。分析结果表明,FCs,LSTM-FCs-1,LSTM-FCs-2和LSTM-FCs-3等4种神经网络模型,检测准确率分别为96.7%,93.3%,98.3%和83.3%。选取任意1%的波数点,加入幅值随机正负变化1%的噪声之后,4种神经网络模型的检测准确率分别为88.3%,90.0%,96.7%和78.3%。可见,相比于其他3种神经网络结构模型,LSTM-FCs-2模型更适用于进行润滑油冷却液污染的定量估计,加噪后最高准确率仍可以达到96.7%,鲁棒性优于其他三种模型。拉曼光谱结合LSTM网络中的LSTM-FCs-2模型,应用于冷却液污染浓度分别为0.2%和0.4%的实际油样检测,相对误差分别为5.0%和7.5%,结果表明该方法可用于在用润滑油冷却液污染浓度的检测。 相似文献