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针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障
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定义:对于n阶方阵A,若有数λ和向量x≠0满足Ax=x,称λ为A的 特征值,称x为A的属于特征值λ的特征向量
文档格式:DOC 文档大小:308.5KB 文档页数:7
基变换与坐标变换 设向量空间的基①a1,,a,;基②1,…, 基变换:B,可由a1,…,a,唯一的线性表示,所以有 1=c1a1+c2a2+…+
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向量积的物理背景 设O为杠杆L的支点.力F作用于这杠杆上P点处. F与OP的夹角为θ
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将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径
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(1)a1,a2,…,an线性相关兮 ranka
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2混合积的坐标表示式 设向量a=(a2,a1,a)B=(b,b,b,y=(cy,y,C
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一、内容小结 二、题型及方法
文档格式:PDF 文档大小:655.36KB 文档页数:9
建模方法是时间序列分析的核心问题之一。本文给出了两种基于最小二乘法的自回归模型(AR模型)的建模方法。采取预留少量数据递补进入计算的办法,使矩阵XTX可以用分块矩阵求逆公式递推求逆,或者用矩阵的Crout分解法递推求解。同时引入了Winograd向量内积快速算法,充分利用各向量和各矩阵之间的关系来减少计算工作量。使计算量比一般最小二乘建模方法大幅度减少,达到与Marple算法和Burg的最大熵谱法可比的程度
文档格式:PPT 文档大小:256.5KB 文档页数:3
一、内容小结 二、题型及方法
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