考虑装配及局部结构影响的超声变幅杆数控修正方法研究

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置信规则库(Belief Rule Base,BRB)推理方法结合了专家系统、模糊集理论和Dempster-Shafer(D-S)证据理论,是一种综合性的非线性系统建模方法。其在IF-THEN规则的后项中加入了分布式的置信结构,具有对模糊不确定、概率不确定甚至不完整信息的建模能力。但是在规则前置属性(外部变量)较多的情况下,置信规则库会出现“组合爆炸”问题,影响该方法的建模精度和适用性。为解决此问
模糊控制可以有效处理复杂非线性系统,而网络控制系统可以看作是一个复杂的非线性系统,因此模糊控制是用来分析网络控制系统的强有力的工具。T-S模型是由非线性模糊权重将一组线性子模型光滑连接而成的全局模型,在任意紧集内其可以以任意精度逼近任意光滑非线性函数。但在高度不确定环境下,一型模糊模型往往不能获得较好的效果,此时就需要使用二型模糊模型。区间二型模糊集合不仅保留了二型模糊集合处理隶属函数不确定性的优
因为锂离子电池越来越难以满足人们对于能量方面的需求,锂硫电池因高比容量和高的能量密度得到持续的关注,而成为重要的研究方向之一,为新能源系统的发展提供一种可能。但是正极硫的不导电性、硫的体积膨胀以及中间产物多硫化物溶解,这些都是锂硫电池未能商业化的主要技术障碍。本论文从锂硫电池的正极材料组成和结构出发,系统的探究了S@Ni O、S@GO/Ni O、S@C/Ni/Ni O等不同复合材料对锂硫电池的电化
视觉感知是生物智能的关键内容,人们通过对图像或视频的理解,将客观世界的信息映射成为脑海中的感知内容,而目标轮廓检测是实现上述功能的重要基础。由于生物视觉系统表现出突出的性能,通过深入研究其内在工作机理,将有助于视觉计算模型的构建和应用。本文模拟视觉信息流的感知和表达过程,以视通路中视觉信息流的解析和传递方式为基础,提出了一种基于尺度可变感受野的视通路轮廓检测模型;考虑到层级神经元细胞响应的差异性及
遥感舰船影像目标识别一直是遥感影像处理和模式识别领域研究的热点课题,具有重要的军事价值。但由于遥感舰船影像的获取难度较大,样本量相对较少,易引发小样本问题。近年来,深度学习领域开展了许多与小样本学习相关的研究工作,其中包括:迁移学习、属性学习、度量学习、元学习等。在遥感影像小样本舰船识别问题上,上述小样本学习存在着相关数据范围受限、迁移效果难以保证的局限。因此,针对上述问题,并结合舰船目标的结构特
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