【摘 要】
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如今的工业过程规模大,复杂程度高,导致数据具有非线性、高噪声以及不均匀分布的特点.为了解决单一自组织特征神经网络(Self-organizing Maps,SOM)在非线性数据诊断中判别准
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如今的工业过程规模大,复杂程度高,导致数据具有非线性、高噪声以及不均匀分布的特点.为了解决单一自组织特征神经网络(Self-organizing Maps,SOM)在非线性数据诊断中判别准确度低的问题,提出结合核Fisher判别分析KFDA(Kernel Fisher Discrimnant Analysis)的SOM故障诊断方法.该算法在对数据进行核化处理改善数据非线性特征后,引入Fisher判别分析对数据进行降维处理,使投影到新子空间的数据具有较大的类间距离.通过对田纳西伊斯曼过程(Tennessee
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【正】 Based on the research on the diffusion of suspended sediments discharged outside of Yangtze River estuary and the landuse of Shanghai using Landsat MSS i
SPOT卫星的参照网格(La Grille deRéférence SPOT,即GRS)是一个图像的地理定位系统。该系统对每幅SPOT场景给出对应于其地理坐标的两个标记(K,J)。其中K为GRS的列号,J为GRS的行号。整个参照网格即是由列K和行J相交的结点组成。
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以多核DSP芯片TMS320C6674为CPU,Nand Flash(以下简称Flash)为存储器,设计了激光捷联惯组大数据采集系统,可在设备工作时将导航数据实时保存,事后通过以太网进行高速下载,使