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舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。 相似文献
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本文通过CFD方法对敞水桨、桨-舵组合以及优化间距的桨-舵组合装置开展了数值仿真研究,分析了桨-舵间距对其组合系统的水动力性能影响。螺旋桨敞水工况的计算值与物理模型试验值吻合良好,验证了数值计算方法的可行性。通过对比桨-舵间距大于推荐值的三个工况,发现在较低进阶系数下系统的节能效率有稍许增加,然而随着间距的增大,节能效率呈现降低的趋势;在高进阶系数下,随间距增大节能效率逐步降低。适当减小桨-舵间距,在较低和中等进阶系数下,随间距减小节能效率呈现逐步升高的趋势,在间距减少10mm时,组合体的节能效率最大可增加1.937%;不过在高进阶系数下,随间距减小节能效率却有下降趋势。 相似文献
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《综合运输》2019,(9)
为解决基于手机信令数据识别大规模用户交通方式问题,多维度分析出行方式特征,提出结合主动学习和Tri-training的半监督支持向量机算法。以手机信令出行链为基础,将出行特征划分为距离、时间、速度、出行者属性等四类,并进一步研究多维度特征及其计算方法 ,基于有向无环图设计一种结合主动学习与基于Tri-training的半监督多分类支持向量机。运用HY市手机信令数据构建样本集并训练该分类器,与多种监督学习分类算法进行比较。结果表明主动学习构造的富含信息的已标记样本集可以减少半监督学习的迭代次数,Tri-training半监督支持向量机可以通过大量未标记样本提升分类器准确率,结合主动学习与Tri-training半监督支持向量机算法可以有效地识别手机信令数据出行链的交通方式。 相似文献
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铸钢件毛坯浇冒口切割及打磨时存在噪音大、弧光强烈、粉尘污染严重,增加了人工操作时的劳动强度,并严重影响操作人员的身体健康。本文针对这些问题,拟以铁路车辆摇枕铸钢件浇冒口切割及打磨为例,提出了单工位打磨、流水线式多工位合作的打磨清理方案,设计了自动化打磨单元,实现机械化、自动化操作,既提高了铸件打磨清理的质量和生产率,又大大改善了工人操作条件,减轻了工人的劳动强度,达到了“以机代人”的目的,对铸钢件实现绿色化乃至智能化生产具有重要意义。 相似文献
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