C-MAPSS数据集是涡轮风扇发动机退化的模拟数据。这些数据是由美国宇航局使用商用模块化航空推进系统模拟(C-MAPSS)生成的。数据集包含21个传感器的多变量时间数据。有4个数据子集，FD00l、FD002、FD003和FD004，每个子集都有特定的运行条件和故障形式。每个数据子集都有一个训练集和一个测试集，训练集中记录的测量值是一直记录到发动机发生故障为止(run-tofailure实例)。而在测试集中，传感器记录值在故障前的某时刻终止，这样做的目的是为了预测该时刻的RUL。另外，还提供了测试数据集的真实剩余使用寿命（RUL）值。
2023-02-14 06:23:18
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摘要：人工神经网络作为人工智能的分支，在模式识别、分类预测等方面已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题。然而随着人工智能的发展，神经网络的自主性特征学习
2023-02-14 01:45:15
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摘要：针对雷达、北斗卫星导航等依赖电磁波的系统都避免不了对电磁波传播特性的分析问题，提出了基于统计模型的电磁环境预测方法，以及基于抛物方程的预测方法， 计了电磁环境预测系统。
本文先通过电磁环境、抛物方程的预测方法，推导出抛物方程计算总的传播损耗等于传播因子和损耗因子对电磁波场量的叠加，设计了电磁环境预测系统。以海战场电磁环境为例进行了仿真，结果证明该方法对陆海空等典型地海场景中的复杂电磁环境电磁波场强或接收功率的预测是非常有效的，具有较好的理论研究和应用价值。
0 引言
雷达、远距离无线通信、北斗卫星导航系统（BDS）、电子对抗还是遥感遥测等依赖电磁波的系统，都避免不了对电
2023-02-13 10:54:05
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3 复杂电磁环境预测系统
基于以上理论分析，构建典型场景下的电磁环境预测系统。复杂电磁环境预测系统由四个模块组成，即参数输入模块，图形显示模块，操作模块和结果显示模块。其中，参数输入模块包括典型战场场景选择，辐射源及接收点参数设置，地图加载等。复杂电磁环境预测系统演示总界面如图5所示。
场景分为三种，如图6所示。操作模块包括辐射源放置，场强预测，图形绘制，模型选择，可以根据战场环境特点，选择相应模型进行图形绘制与分析。以海战场为例进行复杂电磁环境预测，并给出分析结果。辐射源放置如图7所示，仿真参数设置如下：辐射源频率1 500 MHz,发射功率46 dBm,发射增益16 d
2023-02-13 10:53:49
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复杂电磁环境构设与评估方法（丁士援).pdf复杂电磁环境构设与评估方法（丁士援).pdf复杂电磁环境构设与评估方法（丁士援).pdf
2023-02-13 10:49:57
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【LSTM预测】贝叶斯网络改进LSTM预测【含Matlab源码 1158期】.zip
2023-02-13 06:42:16
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压缩包主要包含用于数据预测的小波神经网络（WNN）源码及预测的数据集，其中WNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、平滑因子、伸缩因子等参数。
2023-02-12 22:25:34
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热轧实施计划中最优倒垛问题的整数规划模型及遗传算法rar,钢铁工业 生产调度 板坯倒垛 整数规划 改进遗传算法
2023-02-12 18:52:44
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