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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1.在确定一个企业的经营成果和财务状况时需要作出计量,本号准则适用于反映价格 变动对这种计量的影响 2.本号国际会计准则替代国际会计准则第6号“价格变动在会计上的反映

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提出了基于动态信息窗口的自适应背景模型,在此基础上建立人体检测的有效算法.通过实验表明,该方法能够适应变化的背景,具有较强的鲁棒性和较好的实时性

提出了一种跟踪视频图像序列中运动目标的新方法．该方法利用一种基于动态信息窗口的自适应背景更新方法解决背景的复杂性问题,结合一种新的计算颜色模型解决运动阴影问题,从而得到具有精确边缘的特定运动目标．计算了运动目标灰度质心,在坐标系中记录其位置,并采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪．实验结果表明这种方法能有效地跟踪并预测视频序列中的运动目标．

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