导读:本文包含了附加函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:样本,荷载,函数,可靠性,腹板,卡尔,剪力。
附加函数论文文献综述
秦勇明,张伟,周荣,洪珊[1]（2019）在《基于径向基函数神经网络的低压配电网叁相不平衡附加线损研究》一文中研究指出针对叁相不平衡引起低压配电线路损耗增加的问题,同时考虑到目前叁相不平衡状态下附加线损的理论计算中,采用假设条件简化算法,计算结果存在误差等问题,根据低压配电网的结构特点,提出基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的低压配电网叁相不平衡附加线损分析方法。建立RBF神经网络线损分析模型,映射叁相不平衡度和线损增加率之间的关系,从而定量分析叁相不平衡带来的附加损耗。通过实际配网数据仿真验证,可有效用于低压配网叁相不平衡附加线损的分析与计算。(本文来源于《电气自动化》期刊2019年05期）
刘国良,蒋廷臣,喻国荣,潘树国,张建[2]（2019）在《附加正交函数拟合条件的导航滤波方法》一文中研究指出针对大众导航定位过程中由于卫星信号受到遮挡,可视卫星空间分布不佳,使定位结果出现大幅度偏移的现象,提出基于正交函数最小二乘开窗拟合以约束偏移的方法。该方法通过拟合先前系统运动状态,把拟合残差平方和均值作为约束条件方差,构建附加拟合约束的抗差自适应滤波模型。通过实测数据解算表明,该模型可利用先前运动轨迹信息,自适应地设定约束条件方差,结合速度及伪距观测数据,在复杂的城市道路环境下,也能保证N,E方向不大于5 m(97%)的定位误差,偏移量改善达30.1%以上。(本文来源于《测绘工程》期刊2019年03期）
樊磊[3]（2019）在《基于附加间隔损失函数的声纹识别》一文中研究指出随着深度学习的发展,声纹识别的研究重心在逐渐从i-vector向深度神经网络迁移。但是目前已有的基于深度神经网络的声纹识别工作,存在区分性不够的问题。深度神经网络模型通常具有较好的建模能力,但是也依赖于有效的训练准则。本文分析和比较了最近深度学习训练准则中附加间隔的相关进展,同时针对声纹识别中的叁个任务:声纹验证、声纹认证和声纹检索,分别提出了基于附加间隔的深度学习方法,提高了准确率和效率。一、针对声纹验证任务中分类学习训练准则区分性不足的问题,本文提出集成附加间隔嵌入方法(EAME),在声纹验证任务中引入集成表示提取层的策略。EAME使用附加间隔来增强模型的区分性,通过集成表示提取层来增强深度声纹特征的鲁棒性。实验表明本文提出的EAME相比已有声纹验证方法取得了最好的结果。二、为了增强声纹认证模型的区分性,本文提出集成附加间隔分类方法(EAMC),在声纹认证任务中引入集成分类器和困难采样机制。EAMC通过附加间隔增强了模型的区分性,通过困难采样使得模型集中注意力于难分类样本。EAMC的集成分类器可以提高模型学习能力的上限,并且平滑困难采样的难度变化。实验表明本文提出的EAMC相比己有声纹认证方法取得了最好的结果。叁、目前声纹检索任务中己有的哈希方法大多采用两步骤学习过程,先通过i-vector方法提取特征,再学习哈希编码。这种两步骤学习过程不利于哈希编码的学习,另一方面学习效果受到i-vector方法的约束。针对这些问题,本文提出深度附加间隔哈希方法(DAMH)。DAMH通过深度哈希增强特征学习和哈希编码学习的反馈。此外,DAMH使用附加间隔进一步提高了哈希编码的区分性。据我们所知,DAMH是目前声纹检索领域中第一个深度哈希方法。实验表明本文提出的DAMH相比已有声纹检索方法取得了最好的结果。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-01）
陈丽华,薛江涛,张伟[4]（2019）在《附加质量对悬臂板振动模态函数影响的研究》一文中研究指出本文介绍了在不同附加质量的影响下,悬臂板振动模态函数的改变,并用Abaqus软件进行仿真,将所得的结果进行比较分析,发现利用随附加质量变化的模态函数得到的悬臂板的挠度与有限元分析结果更贴近,证明其准确性。(本文来源于《北京力学会第二十五届学术年会会议论文集》期刊2019-01-06）
柳兴成,蔺鹏臻[5]（2018）在《波形钢腹板箱梁余弦剪滞函数引起的附加轴力分析》一文中研究指出为了分析波形钢腹板箱梁在剪力滞效应计算时由于未考虑中性轴的偏移而引起的附加轴力的影响,利用受弯梁的截面不受轴力的静力平衡条件,推导出波形钢腹板箱梁在余弦剪滞翘曲位移函数下的附加轴力计算公式。引入附加轴力影响系数来衡量附加轴力的相对大小,分别针对简支梁、悬臂梁和连续梁在集中荷载和均布荷载作用下的附加轴力影响系数进行数值分析。结果表明:在两种荷载工况下,附加轴力影响系数相对较小,基本都在2%之内,对剪力滞效应的影响可忽略不计。(本文来源于《公路工程》期刊2018年05期）
夏小均,徐中明,张志飞,贺岩松[6]（2016）在《基于波函数法的附加弹簧阻尼薄板的振动研究》一文中研究指出基于Kirchhoff薄板弯曲振动理论和波函数法Wave Based Method(WBM)理论,推导了运用WBM将附加弹簧阻尼结构转化为点激励的方法,构建了基于WBM计算含弹簧阻尼支承薄板振动响应的系统矩阵,得到了含弹簧阻尼支承的薄板弯曲振动响应。以四边简支矩形板为例,计算了50~600 Hz频段内参考点的振动响应,并与解析法和有限元法的计算结果进行了对比。运用该方法对比计算了添加不同弹簧阻尼结构数与无弹簧阻尼结构时薄板在120 Hz的弯曲振动响应。结果表明:通过将弹簧阻尼结构转换成点激励的方法,能有效的将WBM应用于附加弹簧阻尼支承薄板弯曲振动响应的仿真计算,与有限元法相比,有着更高精度和收敛速度。(本文来源于《振动与冲击》期刊2016年14期）
董凯[7]（2016）在《相依样本下含附加信息时概率密度函数的经验似然置信区间》一文中研究指出本文主要研究了负相协(NA)样本下和a混合样本下含附加信息时概率密度函数的经验似然置信区间的问题,在含附加信息的条件下,得到了概率密度函数的经验似然比统计量的渐近分布,全文分为叁个章节：第一章为绪论,分别介绍了NA样本的研究概况,α混合样本的研究概况,经验似然方法的研究进展以及本文结构和研究内容.第二章讨论NA样本下含附加信息时概率密度函数的经验似然置信区间的构造.我们运用分块技术给出了分块经验似然比统计量的表达式,并讨论其渐近分布,最终得到含附加信息时概率密度函数的经验似然比统计量的渐近分布为χ2-分布,由此得到了概率密度函数的经验似然置信区间.第叁章讨论α混合样本下含附加信息时概率密度函数的经验似然置信区间的构造.与NA样本情形类似,我们证明了a混合样本下含附加信息时概率密度函数的经验似然比统计量的渐近分布为χ2-分布,由此得到了概率密度函数的经验似然置信区间.本文的创新性体现在如下叁个方面：1.巧妙地运用分块经验似然方法,得出了含附加信息时概率密度函数的分块经验似然比统计量,并证明其渐近分布.2.运用概率密度函数经验似然比统计量的渐近分布,得出了含附加信息时概率密度函数的经验似然置信区间.3.在NA样本下考虑了一类假设检验问题,证明了含附加信息时检验的渐近功效没有发生改变.(本文来源于《浙江师范大学》期刊2016-05-11）
邓裕,秦永松,董凯[8]（2016）在《NA样本下含附加信息时概率密度函数的估计》一文中研究指出利用分块方法证明了NA样本下含附加信息时概率密度估计的渐进分布为正态分布.(本文来源于《绍兴文理学院学报(自然科学)》期刊2016年01期）
谷志锋,朱长青,邵天章,王文婷[9]（2016）在《含K类函数和附加控制量的自适应L_2励磁控制》一文中研究指出为了简化常规非线性自适应L_2增益控制计算和加快控制系统状态变量的稳定收敛速度,通过引入附加控制变量和K类函数,克服了每次虚拟函数设计时都要考虑γ–耗散不等式的不足,保证了L_2增益控制能力随误差变量的增加而增强,给出了一种含附加控制变量和K类函数的非线性自适应L_2增益控制的通式,并以具体军用电站谐波励磁系统为对象,进行了仿真实验.仿真结果表明,相对于传统L_2增益控制,该方法可提高状态变量的收敛速度,并可加强军用电站励磁系统的动态稳定性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年02期）
邱继伟,张瑞军,王晓伟[10]（2014）在《基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计》一文中研究指出以实现多约束非线性优化问题的可靠性稳健优化设计为目标,在应用可靠性随机摄动技术建立多失效模式下机械零部件可靠度约束函数的基础上,构建了可靠性优化设计数学模型;通过对其目标函数和约束条件进行灵敏度分析,生成目标函数和约束函数的灵敏度附加项,提出了两种基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计模型;应用Matlab语言的优化和符号工具箱来实现新型旋转式立体车库载车台主梁结构的可靠性稳健优化设计。算例表明,提出的可靠性稳健优化设计方法具有较高的精度和可靠度,为机械零件的可靠性设计提供了理论依据。(本文来源于《机械强度》期刊2014年01期）
附加函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对大众导航定位过程中由于卫星信号受到遮挡,可视卫星空间分布不佳,使定位结果出现大幅度偏移的现象,提出基于正交函数最小二乘开窗拟合以约束偏移的方法。该方法通过拟合先前系统运动状态,把拟合残差平方和均值作为约束条件方差,构建附加拟合约束的抗差自适应滤波模型。通过实测数据解算表明,该模型可利用先前运动轨迹信息,自适应地设定约束条件方差,结合速度及伪距观测数据,在复杂的城市道路环境下,也能保证N,E方向不大于5 m(97%)的定位误差,偏移量改善达30.1%以上。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
附加函数论文参考文献
[1].秦勇明,张伟,周荣,洪珊.基于径向基函数神经网络的低压配电网叁相不平衡附加线损研究[J].电气自动化.2019
[2].刘国良,蒋廷臣,喻国荣,潘树国,张建.附加正交函数拟合条件的导航滤波方法[J].测绘工程.2019
[3].樊磊.基于附加间隔损失函数的声纹识别[D].南京大学.2019
[4].陈丽华,薛江涛,张伟.附加质量对悬臂板振动模态函数影响的研究[C].北京力学会第二十五届学术年会会议论文集.2019
[5].柳兴成,蔺鹏臻.波形钢腹板箱梁余弦剪滞函数引起的附加轴力分析[J].公路工程.2018
[6].夏小均,徐中明,张志飞,贺岩松.基于波函数法的附加弹簧阻尼薄板的振动研究[J].振动与冲击.2016
[7].董凯.相依样本下含附加信息时概率密度函数的经验似然置信区间[D].浙江师范大学.2016
[8].邓裕,秦永松,董凯.NA样本下含附加信息时概率密度函数的估计[J].绍兴文理学院学报(自然科学).2016
[9].谷志锋,朱长青,邵天章,王文婷.含K类函数和附加控制量的自适应L_2励磁控制[J].控制理论与应用.2016
[10].邱继伟,张瑞军,王晓伟.基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计[J].机械强度.2014
论文知识图
