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| 1 | 基于深度学习和限幅模糊的变转速液压动力源恒流量预测方法显示文摘针对变转速液压动力源恒流量传统预测方法耗时长、预测误差大以及准确率低等问题,提出了基于深度学习和限幅模糊的变转速液压动力源恒流量预测方法。利用永磁同步电机数学模型、伺服控制器数学模型、齿轮泵数学模型和比例溢流阀数学模型,在深度学习的基础上,使用限幅模糊控制技术,对变转速液压动力源恒流量进行预测。结果显示:相对于传统预测方法,本文方法的预测效率和准确率得到了大幅度提高。 | 宋震 李俊良 刘贵强 | 2021 | 吉林大学学报(工学版)2021，51，3： | 1 |
| 2 | 大数据环境下的光网络流量变化特征分析显示文摘光网络受到许多因素的影响,具有非稳性、随机性、周期性等变化特性,而当前光网络流量变化特征分析方法没有综合考虑这些变化特点,使得光网络流量预测误差很大,为了全面对光网络流量变化特征进行准确分析,设计了一种大数据环境下的光网络流量变化特征分析方法。首先对当前国内外光网络流量变化特征分析研究现状进行分析,寻找出光网络流量变化特征分析方法存在的局限性,然后针对光网络流量复杂多变的特点,引入大数据环境下的数据分析方法,构建了光网络流量变化特征分析模型,最后对光网络流量变化特征分析模型的性能进行了测试。测试结果表明,本文方法的光网络流量变化特征分析结果的平均精度超过了95%,而当前经典光网络流量变化特征分析方法的精度均在90%以下,本文方法的平均分析时间大幅度减少,获得了更优的光网络流量变化特征分析率。 | 蒋慧勇 | 2019 | 激光杂志2019，40，6： | 0 |
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