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541.
研究船舶柴油机NOx排放特性神经网络预测中的学习样本选取试验设计方法。根据用于主机的船舶柴油机可能持续运行范围的工况变化特点,提出采用功率因素变边界的均匀设计法进行试验设计选取样本,并验证了其可行性。研究结果表明,变边界均匀设计法选取的样本用于神经网络训练,预测精度明显高于随机样本选取法。4位级变边界均匀设计法选取的样本训练得到的神经网络模型,NOx排放浓度预测误差小于3.8%,NOx比排放预测误差小4.5%。 相似文献
542.
道路病害快速检测对于确保道路的安全和可靠运行至关重要。而探地雷达技术在道路病害检测中具有快速、无损和高分辨率等特征,因此被广泛应用。然而,以往的雷达图像处理和解译主要依赖人员的主观经验,易导致误判和漏判。为了解决这一问题,通过研究基于YOLO算法的图像识别方法,结合深度学习技术,开发一种智能化的道路病害识别系统,能够自动提取探地雷达图像中各类病害的特征,并实现高效、智能的识别,并通过钻孔验证,以确保识别结果的准确性,有效预防突发性道路塌陷的发生,提高道路的安全性和可靠性。 相似文献
543.
非线性系统的智能容错控制 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种针对非线性系统问题的智能容错控制方案,该方案基于自适应模糊逻辑系统的学习方法,论述了控制器作为一个扩充的体系,集成了自适应模糊控制器、检测控制器及调节控制器三者的功能。仿真表明,所提出的控制方案能够有效的鉴别和适应非线性未知错误,且被控系统在不确定及产生错误时具有很好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
544.
根据教育部对职业学院人才培养方案的指导意见,以提高技术技能型人才培养的质量为目的,按照国家标准对人才的要求,高职院校优化人才培养方案,推进职业学院人才培养对接国家标准,革新高技能人才培养路径,国标引领,工学结合,产教融合,实施"1+X证书制度",革新教材,重构课程体系,优化考评方法,提质培优,发挥好高职院校育人职责,培... 相似文献
545.
网约车合乘出行可有效提高车辆运输效率,与常规网约车出行相比具有显著的碳减排潜力。然而,现实中网约车合乘出行能否真正减少碳排放受多方面因素影响,往往存在较大差异与不确定性。为识别碳减排潜力较大的网约车合乘订单,提出一种基于机器学习的网约车合乘出行碳减排状态预测模型,并解析其碳减排机理。首先,基于成都市真实的网约车合乘订单与轨迹数据,应用COPERT(COmputer Program to calculate Emissions from Road Transport)排放模型分别计算合乘出行碳排放量及其替代的独乘出行碳排放量,进而得到合乘出行相比独乘出行的碳减排量。然后,基于历史的合乘行程碳减排及其订单特征数据,训练XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型以预测未来潜在合乘出行的碳减排状态。最后,采用ALE (Accumulated Local Effects)分析方法对预测模型进行特征变量解析,以识别影响合乘出行碳减排状态的关键因素。结果显示:研究区域内平均每次网约车合乘出行可减少碳排放307.23 g,但仍有15%的网约车合乘行程未能实现减碳;XGBo... 相似文献
546.
547.
虚拟团队学习效能:一个研究框架 总被引:1,自引:0,他引:1
首先从组织学习的角度探讨了组织中团队学习的重要性和其基本模式,然后对虚拟团队学习的特点、影响因素和效能进行了回顾和分析,提出了未来的研究框架和模型. 相似文献
548.
何淋 《广州航海高等专科学校学报》2004,12(2):26-28
介绍自动操舵模拟器的构成及功能 ,采用模块化教学对提高船员的操舵技能和船舶的基本操纵能力有良好的效果 相似文献
549.
针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合. 相似文献
550.
沈桢桢 《南通航运职业技术学院学报》2012,(3):126-128
通过分析当今中国学习英语的现状,结合构建主义理论、学习风格理论及实际英语教学中存在的问题,从学生和教师两方面论述了采用移动学习法学习英语的可行性,并介绍了使用三种常见的移动设备学习英语的具体方法,最终得出基于网络的英语移动学习在中国有着积极的作用和广泛的前景这一结论。 相似文献