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61.
针对复杂机载环境应力条件下航空电子产品故障预测所面临的退化趋势差异大、训练数据样本量小等问题,提出了一种改进长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型与集成学习框架相结合的故障预测方法,以满足现代综合航空电子系统智能调度管理与自主维护保障的需求。该方法在LSTM模型中引入Dropout机制,构建基于不同历史数据集的差异性LSTM模型组,以解决故障预测时序信息记忆问题与小样本条件下数据驱动模型训练过拟合问题;采用Adaboosting算法计算模型权重,并基于实时数据动态调整,以滤除复杂机载环境应力引入的预测误差,解决多模型融合的性能差异问题。最后,采用NASA公开的锂电池退化数据集进行仿真验证,实验结果表明,相较于传统BP神经网络、经典LSTM和LSTM基模型,该方法具有更高的趋势拟合度和预测精度。 相似文献
62.
第五代移动通信系统新空口(5G NR)的信号带宽、调制度和峰均比相比4G信号高很多。用于小蜂窝或微蜂窝基站组网的光载无线通信(Radio-over-Fiber, RoF)前传系统的非线性失真也更加严重。为了使5G NR信号线性传输,采用记忆多项式(Memory Polynomial, MP)和广义记忆多项式(Generalized Memory Polynomial, GMP)模型构建数字预失真器,矫正5G RoF前传系统的非线性。在实验中搭建了2 km光纤的RoF前传系统,并采用100 MHz带宽5G NR信号作为测试信号对其进行线性化测试。实验结果表明,采用MP和GMP数字预失真器进行线性化时,5G RoF前传系统的邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio, ACPR)可分别改善13 dB和17 dB以上。这说明MP和GMP数字预失真器对5G RoF前传系统的非线性具有显著的抑制作用。因此基于MP和GMP两个模型的数字预失真器均可用于5G RoF前传系统的线性化,而且GMP预失真器比MP预失真器对该系统线性化的能力更强。 相似文献
63.
目前,国内外定量测定有机物中硫的方法较多,如“石油产品试验方法”中的GB380-64(燃灯法),GB387-64(管式炉法),GB388-64(氧弹法),SYB2606- 60(容量法)等。这些方法手续都比较复杂,每次测定需数小时。应用较普遍的三角瓶燃烧法,因其采用的是在静态氧气中燃烧吸收的方法,一次测定至少也需90分钟。另一缺点是在分析含有金属的试样时,燃烧生成的金属氧化物往往干扰硫的测定。美国D ASTM1552的快速高温燃烧法,虽然采用了较为复杂的高温炉等,但由于用淀粉作指示剂和碘化钾溶液为吸收液, 相似文献
64.
指出了当前流行的差示扫描量热法DSC单峰法测样品纯度所基于的假定有一些不确切的地方,并用计算机动态摸拟了DSC实验过程,结果证实了本文的论断。 相似文献
65.
66.
目前使用亚微量(凡反应用量少于1微克者统称为亚微量)技术已初次制备得鐦(_(98)~(249)Cf)的纯化合物。所采用的亚微量技术包括将鐦离子收集于一颗离子交换树脂珠中,研究其性貭:并采用毛细管作反应皿制备它的化合物:已制得三氮化鐦、氧氯化鐦(CfoCl)和三氧化二(?)。这项(?)鐦化合物的制备开始于八年前。开始时用中子照射10克鈈(_(54) Pu),获得了产品锫和鐦各約1微克。先用寻常沉淀和离子交換技术純化和分离锫和鐦,继于微量稚形試管中将鐦溶液蒸发至干。鐦-249。 相似文献
67.
68.
本文研究借二甲酚橙和钪作为试剂,分光光度测定微量氟的方法,并报告本法的使用范围和可测度,适宜pH范围,以及数种共存离子的干扰。在pH 2.5—3.5之间,不同氟量引起试剂的颜色减褪遵循Beer定律。但随pH值之增加,灵敏度下降而可测范围扩大(pH 2.5—2.8相当氟量0—10微克;pH 3.0为0—15微克;pH 3.5为0—50微克)。如采用二甲酚橙和钪的混合试剂Ⅰ,可测定10毫升溶液中0.59—15微克氟,可测度为百万份之0.059。氯离子和硝酸根干扰不大。磷酸根、硫酸根、硅酸根、亚硫酸根、硫代硫酸根、亚硝酸根和硫氰酸根分别大于0.06,0.24,0.4,0.8,2.2,3.2和3.6毫克干扰严重(上列数据引起误差为5%),故应事先除去。 相似文献
69.
本文对几种人工光合作用反应中心系统,做一个简单的综述,其中包括叶绿素和细菌叶绿素二聚体,卟啉二聚体,卟啉-苯醌共价键络合物以及其他合成中心。 相似文献
70.