【摘 要】
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为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题,从卫星数据的时序特性出发,提出基于时序建模的卫星故障检测方法与半监督模型,实现卫星数据规律的有效挖掘与数据驱动的故障检测。考虑卫星数据间的时序关联,提出基于长短期记忆神经网络的卫星故障检测方法,并引入滑动窗口机制实现卫星数据的有效预测与故障检测。考虑卫星数据多元特征参数间的关联关系,引入时间卷积和自编码器神经
【机 构】
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中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61972398); 173计划重点项目(No.2019-JCJQ-ZD-342-00);
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为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题,从卫星数据的时序特性出发,提出基于时序建模的卫星故障检测方法与半监督模型,实现卫星数据规律的有效挖掘与数据驱动的故障检测。考虑卫星数据间的时序关联,提出基于长短期记忆神经网络的卫星故障检测方法,并引入滑动窗口机制实现卫星数据的有效预测与故障检测。考虑卫星数据多元特征参数间的关联关系,引入时间卷积和自编码器神经网络,同时建模不同时刻、多元特征参数间的依赖关系,实现融合多元特征参数进行卫星故障的有效检测。以某型号卫星电源分系统为实验对象,仿真结果表明,所提算法和模型在关键指标方面优于BP神经网络等传统故障检测方法和模型。
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在新媒体语境下,《2022年中央广播电视总台七夕晚会》实现了传统文化和新兴文化的完美融合,充分展现了主流媒体议程设置年轻化、多元化、个性化等新特点,不仅迎合了年轻群体的审美取向,而且向受众传递了主流意识形态,进一步影响了受众对世界的认知。大众媒体在未来议程设置的过程中,应继续主动设置议程,引导舆论方向;协调主次议程,有效吸引公众的注意力;把握受众心理,建构集体记忆;设置文化议程,创新传承传统文化。
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