【摘 要】
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为提高雷达辐射源识别智能水平，提出一种新的基于转换脉冲神经网络进行雷达辐射源调制模式识别的方法。将仿真产生的雷达信号转换为2维时频图，将传统的卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）转化为脉冲神经网络（spiking neuron network, SNN），使用SNN进行雷达辐射源识别。仿真实验结果表明：该方法具有优良的检测精度，当信噪比高于-9 dB
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为提高雷达辐射源识别智能水平，提出一种新的基于转换脉冲神经网络进行雷达辐射源调制模式识别的方法。将仿真产生的雷达信号转换为2维时频图，将传统的卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）转化为脉冲神经网络（spiking neuron network, SNN），使用SNN进行雷达辐射源识别。仿真实验结果表明：该方法具有优良的检测精度，当信噪比高于-9 dB时，识别概率可达96%以上。
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随着系统评价数量的增多,研究者可以更多地利用二次研究结果全面评价某干预措施或疾病领域证据现状,因此系统评价再评价这一研究类型应运而生。通过全面了解中医药领域系统评价再评价现状,发现目前该领域存在的不足。参考最新Cochrane手册介绍系统评价再评价的制作方法,简要概述系统评价再评价的步骤,重点介绍系统评价再评价与系统评价在选题、纳入及排除标准、研究质量评价方法、数据分析以及证据质量评价方法这几个关
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新的课程标准提出语文教学要提高学生的核心素养，促进学生综合发展。中学的文言文课堂对于培养学生语文核心素养具有重要价值，而当前写景游记类文言文存在教师教学方法不当、学生死板接受文言知识等问题，可以通过初中写景游记类文言文的对比教学，提高学生的领悟与鉴赏能力，促进学生语言建构和思维发展。
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针对网络控制系统未考虑诱导时延的缺陷，提出了基于数据挖掘技术的网络控制系统建模与控制方法.设计网络控制系统通过时间驱动传感器、事件驱动执行器和控制器，将存在诱导时延的信号进行解析并构建线性离散数学模型，采用动态数据挖掘方法建立控制参数预测模型，以传感器测量值以及控制参数时间序列为基础，确定最佳控制参数，实现网络系统的良好控制.结果表明，采用本文方法可使网络控制系统超调量小，时延低，且在单包传输以及
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对新能源富集电网的特点及调度策略进行分析，从电网应急的角度提出采用一种精准的电网状态估计方法和智能调度策略应对规模化新能源并网后出现的电网稳定问题。利用前期新能源并网量预测及对重要断面的评估，提升系统感知风险的敏感度；在分层电网中选用超松弛迭代修正的电网状态估计方法，同时引入历史状态因素，让系统快速准确地察觉潜在风险，及时锁定风险来源，缩小调整的波及面，并结合相关层级网络启用应急调度策略，将电网遭
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