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3.1 需求分析的任务 3.2 与用户沟通获取需求的方法 3.3 分析建模与规格说明 3.4 实体-联系图 3.5 数据规范化 3.6 状态转换图 3.7 其他图形工具 3.8 验证软件需求

一、含间隙机构动力学研究背景 二、间隙模型 三、含间隙机械系统动力学模型 四、含间隙机构运动方程的数值解法 五、含间隙可展机构动力学模拟举例

图论的基本概念 一、 图 的 概 念 1、图的定义 2、顶点的次数 3、子图 二、 图 的 矩 阵 表 示 1、 关联矩阵 2、 邻接矩阵

拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力

理论力学 材料力学 弹性力学 工程材料 工程传热学 工程力学 工程热力学 工程制图 互换性与测量技术基础 机械工程图学 机械设计 机械原理 控制工程基础 理论力学 流体力学 热工学基础 运筹学 动力机械制造工艺学 复合材料力学 工程测试技术 工程统计学 管理信息系统 机械制造技术 机械制造装备 基础工业工程 内燃机学 能源与动力设备 汽车电子技术 汽车构造及发动机原理 汽车理论 汽车设计 汽车制造工艺 燃烧学 热工测试技术 人因工程 生产管理学 生产系统建模与仿真 实验力学 微机原理 系统工程 液压与气压传动 有限元法 振动理论 质量管理与可靠性 板壳理论 车身结构与设计 车身制造工艺学 成本控制 传感与测试技术 弹塑性力学与有限元法 弹性力学及有限元基础 电动车辆设计 电动车辆原理与构造 电动汽车动力电池技术 电驱动及控制技术 动力总成匹配技术 断裂力学 发动机电子控制 发动机实验学 发动机性能数值式开发技术 钢筋混凝土结构设计基础及 CAE 分析 高等固体力学 高效磨削工艺及装备 工程机械设计基础 工程机械液压与液力传动 工程经济学 工程优化设计 工程中的数值方法 工业网络原理及应用 换热器原理与设备 机电传动与控制 机电系统建模与仿真 机器人控制技术 机器人学 机械CAD技术 机械CAM技术 机械创新设计 机械工程导论 机械可靠性设计 机械系统运动学与动力学仿真分析 机械振动学 机械制造技术 计算方法 计算机控制技术 结构力学 金属塑性成形原理 精密与超精密加工 力学进展 两相流体动力学 流体输送力学 模具设计与制造工艺 摩擦学原理及应用 能源经济学 能源与动力专业导论 汽车NVH技术 汽车安全仿真理论与方法 汽车安全技术 前沿设计技术概论 热动力设备排放污染及控制 热工自动控制系统 人工智能 人体损伤生物力学 设施规划与物流分析 生产管理学 生物力学导论 生物力学与生物流变学 数据库原理及应用 数控技术 塑性力学 太阳能利用技术

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

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