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系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

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首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

引言 在日益严峻的商业竞争和更加难以预测的市场面前,企业如何才能尽可能地 提高并保持其创造力和竞争力呢?这个问题一直困扰着许多的IT企业地管理 者。过去几年IT产业的沉浮兴衰与风云变换使得情况变得越来越复杂。这就使 得IT产业的经营者们不得不在其计算机、应用程序甚至网络构架中采取“额 外”的措施来最大限度地提髙其自身的工作效率,以期能取得较好的业绩与效 许多企业的管理者发现,除了建立映射数据中心和网络备份系统外,“移动 办公”也已成为一条提高企业工作效率、促进业务反弹的有效途径

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