【摘 要】
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目标威胁估计是水面舰艇防空反导指挥决策的基础,为了提升估计的精度和稳定性,提出了一种运用量子粒子群算法优化BP神经网络的方法.利用量子测不准原理带来的粒子活动随机性
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目标威胁估计是水面舰艇防空反导指挥决策的基础,为了提升估计的精度和稳定性,提出了一种运用量子粒子群算法优化BP神经网络的方法.利用量子测不准原理带来的粒子活动随机性提升BP网络的全局寻优能力,得到更优的网络初始权值和阈值,进而实现网络训练的优化,有效提升目标威胁估计计算效果.利用通用的样本数据作为训练集和测试集对网络进行训练和测试.仿真结果表明,基于量子粒子群算法优化BP网络算法威胁估计误差更小,也更加稳定,可以更好地应用于军事领域.
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(续第7期第32页)稻-鱼-虾综合种养模式,是利用稻田良好的土壤环境、浅水环境和丰富的饵料来源、通过人工改造稻田,既种植水稻又混合养殖鱼虾,以充分利用现有土地资源和灌溉水资源,提高稻田复种指数,增加稻田单位面积产出,实现农民增收的一种立体综合种养生产方式。
深井超长工作面回采时间跨度大、深部围岩地应力高,引起两巷强烈的矿压显现,给安全生产带来极大的难题。通过对两淮矿区深井超长工作面巷压治理过程中出现的突出问题进行分析研究,并基于某典型深井超长工作面的工程实践,对工作面上覆岩层运动规律及巷压显现进行详细分析。采用合理确定超前支护范围、强化支护体系、控制巷道变形等一系列技术手段对两巷矿压进行有效治理,在安全高产高效回采上得到了新的技术进展,为深井超长工作面两巷矿压治理积累了宝贵的经验。工程实践表明,通过关键技术攻关及科技创新,能够实现深井超长工作面的高产高效回采
基于煤矿综采工作面在不规律生产过程中,因人为或者其他外部因素造成顶板压力增大,工作面下沉等情况,造成工作面在再次启动生产过程中发生顶板冒落,压死支架和工作面下沉造成设备无法通过。通过综采工作面在不规律生产期间和规律生产期间压力增长、顶板下沉等数据进行分析,确定综采工作面在不规律生产期间变化情况,给后续矿井因不规律生产提供理论依据。
乌兰木伦煤矿属于典型的厚基岩浅埋藏条件下开采的煤矿,其工作面存在大面积悬顶问题,为解决乌兰木伦煤矿31411工作面初次放顶面临的问题,对工作面进行了水压预裂放顶。分析了现场施工情况及水压情况,得出如下结论,泵压集中在13~25 MPa之间;在压裂过程中顶板锚杆、锚索均出现了淋水现象,相邻钻孔也有出水情况,表明压裂过后,原有裂隙和压裂新产生的裂隙完成了扩展贯通,削弱了工作面顶板岩层的完整性;压裂过程中裂隙扩展范围可达10~20 m;随着压裂位置距孔口距离的减少,破裂压力和扩展压力呈减小趋势。
在学生可以自由访问实验室后,使用传统的考勤方法进行考勤记录程序复杂、出错率高、易出现不诚信行为。因此,有必要采用智能化考勤管理,实现考勤的实时性、高效性和准确性。针对以上问题,提出了一种基于人脸识别技术进行实验室考勤的方法,基于Emgu.CV框架和SSM框架开发了人脸识别考勤平台,实现了实验室人员的自动考勤和挖掘分析等功能。系统依托于实验室智能摄像头,使用便捷,无需额外设备。通过上述考勤系统可以有
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