深度学习在轴承故障诊断中的应用

深度学习是机器学习的一个领域。目前,已成为一种有前途的智能轴承故障诊断工具。本研究对深度学习在轴承故障诊断方面的应用进行系统综述。简要介绍了三种流行的轴承故障诊断深度学习算法：自动编码器、受限玻尔兹曼机和卷积神经网络,并讨论了该研究领域的进一步应用和挑战。     

汉明码在试飞测试中的应用

针对试飞测试数据传输中的误码问题,提出了基于纠错码和交织技术的试飞测试数据抗误码方法。介绍了汉明码和交织技术原理,在ISE中设计实现了采用(7,4)汉明码和7行7列交织器的16比特纠错系统,并在ModelSim中进行功能仿真,仿真结果表明能并行对4组连续7比特误码进行纠错。     

数字化学习在大学英语教学中的应用研究

数字化学习是信息时代学习的重要方式。为了实现数字化学习,国内众多高校纷纷搭建网络教学平台,开发精品课程,但往往忽视学习环境的创建。本文拟通过建立数字化学习中心,探讨如何通过数字化学习提高学生的英语水平,尤其是我国学生一直相对薄弱的英语听说能力,然后通过问卷调查研究法了解数字化学习中心的实施效果,最后针对调查结果提出改进措施。     

浅谈物联网技术在数字化学习中的应用

物联网及其相关技术在教育领域中具有很大的应用前景。从物联网的结构和关键技术入手,分析了物联网时代下数字化学习的特点,重点阐述了以移动终端为基础的教学工具在泛在学习和移动学习中的应用。     

飞行模拟器在直升机风险科目试飞中的应用

<正>《军用固定翼飞机和旋翼机科研试飞风险科目》（GJB626A-2006）中对风险科目的定义是,指那些具有一定危险性的科目,通常指那些前人未实践过、带有探索性,或者固定翼飞机和旋翼机处于非正常状态有危险的科目。在直升机的性能及品质试飞中,涉及许多风险科目,如涡环状态、回避区验证、自转着陆等,飞行员需要掌握一些基本风险科目的试飞方法,才能在直升机飞行中出现故障问题时,及时有效地进行干预,保护自身以及直升机的安全。这些特殊的飞行科目往往具有试飞难度高、风险大、训练成本高的特点,若直接让飞行员在直升机上进行风险科目的训练会给飞行安全带来极大的压力,并且一些风险科目需要飞行员具有极高的驾驶操作水平,倘若操作不慎,将会导致机毁人亡的惨剧。而在飞行员进行实装训练之前,先在工程飞行模拟器上进行风险科目的模拟训练,可以大大提高飞行试验的效率,保证飞行安全。     

光纤传感器技术在直升机试飞测试中的应用

<正>直升机试飞测试是直升机研发和制造过程中的关键环节,其旨在对直升机在各种飞行条件下的性能和安全性进行验证。目前的试飞测试方法主要依赖传统传感器,如压力传感器、温度传感器和加速度传感器等,来获得直升机在飞行过程中的关键参数,例如结构变形、温度分布和振动情况等等。然而,传统传感器存在一些局限性,如安装复杂、精度不高、易受干扰等,这限制了直升机试飞测试的继续发展。在此背景下,光纤传感器技术成为一种有潜力的解决方案。然而,光纤传感器技术在直升机试飞测试中的应用情况和挑战如何,仍然需要进行深入的研究和探讨。本文旨在探究光纤传感器技术在直升机试飞测试中的应用,具体包括光纤传感器技术的概述、直升机试飞测试的重要性、光纤传感器技术在直升机试飞测试中的应用及光纤传感器技术在直升机试飞测试中的挑战。通过对这些内容的研究,我们可以更好地了解光纤传感器技术对于直升机试飞测试的应用价值和潜力,为相关领域的研究和实践提供指导。     

深度学习神经网络在火电厂阀门故障诊断与预警中的应用

针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早期预警。结果表明,基于大数据,学习和深度神经网络算法的数学模型有效地实现了对执行机构阀门的故障诊断和提前预警,指导运行人员进行提前干预和检修,减少机组的故障率。执行机构阀门故障预警的深度神经网络模型以执行机构阀门前的相关DCS参数、系统主要运行参数作为模型的输入变量;以执行机构阀门之后的参数作为输出量。选择机组在不同负荷工况下,执行机构阀门系统从打开到关闭的完整时间段内的大量数据,作为深度神经网络模型的训练数据。该方法具有较强的通用性,可以方便地平行移植至火电机组的其他重要辅机设备中。皮尔逊相关系数能反映数据变化的趋势信息,能判断两个向量或者两个数组相似度。以皮尔逊相关系数作为深度神经网络模型预测输出值与系统实际输出偏差距离的判据,可以很好地解决系统发生偏离后的预警问题,有效地提高模型预测的精度。     

试飞任务单数字化辅助生成系统设计

本文以某重点型号为研究应用的对象,对试飞任务单数字化辅助生成系统进行详细设计。该系统包括了面向应用的用户信息库以及面向对象的基础信息、课题科目信息以及动作信息、试验点信息等,最后实现了试飞任务单的数字化生成,辅助试飞工程师完成试飞任务规划。目前试飞任务单数字化辅助生成系统已经在某重点型号的试飞中得到了良好的应用。     

深度学习在水利遥感领域的应用

深度学习在遥感影像处理方面成果显著,图像处理能力进步飞快。本文从深度学习的发展及应用出发,对当前深度学习中卷积神经网络、循环神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器四种算法进行总结,对当前深度学习在水利遥感领域的应用进行了梳理,综述了深度学习在水资源与生态环境管理、洪涝灾害的预防与监测、水资源环境监测与分析、水面关键物监测识别等方面的遥感研究。最后,本文分析了深度学习在水利遥感领域的应用不足与发展趋势,并对未来的水利遥感应用进行展望。     

浅谈深度学习在目标检测中的发展

随着人工智能技术的飞速发展,汽车自动驾驶、无人零售商店等应用正在转变为现实,视频目标检测是人工智能领域中的一个研究热点,当前基于深度学习的目标检测技术已取得许多进展,本文对当前主流目标检测技术进行总结,指出以区域提名为思想和以端到端学习为思想的两大深度学习目标检测方法,同时,重点分析各自的优势和缺点。     

正交试验法在超短波通信距离试飞中的应用

针对机载超短波通信距离试飞中试验状态点多,缺乏统一遴选原则的问题,引入正交试验法。在介绍正交试验的基本理论和相关概念的基础上,说明了正交表的使用方法和正交试验设计的基本步骤。基于正交表从超短波电台试飞状态点中挑选具有代表性的样本点进行飞行试验,根据试验结果分析各因子不同水平的效应,以此为基准推断任意因子、任意水平搭配条件下超短波电台的通信距离。     

融合深度学习的对分课堂在高中化学教学中的应用

对分课堂强调以学生为主体,注重培养学生自学能力、合作交流能力、解决问题能力,而深度学习着重培养学生知识迁移能力与批判思维。二者结合恰好符合高中化学学科的特点,符合化学学科核心素养培养的要求,二者互为表里,将化学课堂变得更加丰富多彩。本文以对分课堂问题为引,以教学实例为证,提出融合深度学习理念的对分课堂的实施流程及应用过程,力争培养学生高阶思维,使学生成为学习的主人。     

深度学习应用技术探讨

深度学习作为当今计算机智能产业中重要的一支,其在计算机视觉、语音识别、自然语言的处理方面已经有了相当规模的应用。以深度学习技术在现实的具体应用为目标进行分析研究,已经成为当代计算机技术中的热门。本文通过分析逐层预训练后再用微调的深度学习贪婪层训练方法,深入了解了深度学习深层结构的特点,同时涉猎时下最流行的五层深度网络内部组成。通过认真研究相关内容,展望了深度学习的未来前景。     

数字化实验室在教学实验中的应用

创建“信息化实验环境”．提出数字化信息系统实验室（简称DISLab）。改变实验教学的模式，拓展了探究问题的深度和广度．实验的预测与假说更具有方向性和指导性，丰富了探究方案的选择，解释与结论更加真实有效，反思与评价更加客观有效的。     

数字化测绘在水利工程中的应用

近几年来,随着社会不断发展,科学技术的运用也越来越广泛,尤其水利工程中的技术运用逐渐趋向数字化与智能化。由于水利工程中的传统测量技术成本高、准确性较差,在新时代下已经无法满足系统的要求,而未来的发展中数字化的测绘技术将会取代水利工程中的传统测量技术。本文就数字化测绘在水利工程测量中的运用进行探讨,希望给水利工程中更好地运用数字化测绘做点贡献。     

MAPGIS在数字化制图中的应用

介绍了MAPGIS地理信息系统在地质测绘等行业中的应用,使用一些新的制图方法和技巧,使地图的生产技术水平迈上一个新的台阶。     

数字化技术在医院中的应用

本文对数字化医院的概念、意义、特点建设方法进行详细比较和研究,以进一步明确数字化在医院建设中的作用。     

无线通讯技术在数字化中的应用

在科学技术的迅速发展背景下,无线通讯技术被广泛应用到通讯领域中,使得我国人民的日常通讯问题得到有效解决。将无线通讯技术应用到基于计算机技术和互联网技术的数字化中,能够使无线网络的安全性和流畅性得到有效提升,对我国通讯行业发展有着至关重要的影响作用。鉴于此,本文就针对无线通讯技术的特点进行深入分析,并提出一些具体的应用建议,希望能为无线通讯技术在数字化中的应用提供有效参考依据。     

在深度教学中进行数学深度学习

深度学习是一种基于理解的学习,是指学习者以高阶思维的发展和实际问题的解决为目标,以整合知识为内容,积极的主动的批判性的学习新的知识和思想,并将它们融入原有的认知结构中,且能将已有的知识迁移到新的情境中的一种学习。这里面有一个词"高阶思维",是高阶能理解的核心,指创新能力、问题求解能力、决策力和批判性思维能力,这种高阶能力接近于我们最近常说的核心素养。