建筑室内高温环境下人体热习服研究

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近年来,深度学习在计算机视觉、语音理解、智能控制、生物医学、智能医疗诊断、智能驾驶等领域取得了突破性进展,正日益引起学者广泛关注。基于限制玻尔兹曼机的深度学习模型因其模型表达能力强、适合多种类型任务正成为研究热点。目前基于限制玻尔兹曼机的深度学习模型主要有深层置信网络、深层玻尔兹曼机两种模型。虽然二者互有优势,但是二者均存在提取低质量特征、特征选择性差、鲁棒性差的问题。其根源在于构建它们的子模块不
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波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)估计,又称为测向技术、空间谱估计,是现代阵列信号处理领域一个重要的分支,广泛应用于雷达、声呐、无线通信以及生物医学等军事和民用领域。基于波达方向估计的被动雷达系统具有隐蔽性高、作用距离远、抗电磁干扰能力强等优点,逐渐成为电子对抗领域中不可缺少的重要组成部分。现有的被动雷达测向系统大多采用由标量传感器组成的天线阵列对辐射源信号进行接收,但是
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雷达侦察作为电子战体系的信息输入端,在现代战争中担负着重要角色。随着雷达技术的快速发展,大频率覆盖范围、大瞬时带宽、大动态范围以及高灵敏度的多信号处理能力已经成为雷达侦察领域发展的必然趋势,同时也对数字宽带雷达侦察接收机提出日益严峻的挑战。一方面,受限于模数转换器(ADC)固有模拟带宽限制、孔径效应以及采样脉冲的抖动问题,宽带雷达侦察接收机接收带宽的拓展受到极大的限制。另一方面,现有高速ADC较低
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超宽带(Ultra-wideband,UWB)无线通信技术因其拥有丰富的GHz级稀缺频带资源,一直活跃在无线通信行业的历史舞台上。随着无线通信技术的蓬勃发展,对超宽带系统的抗干扰能力提出了更高的要求,超宽带陷波滤波器研究成为该领域发展的核心要素之一。本文将充分利用超宽带滤波器的金属地板,探讨如何利用缺陷地结构(Defected Ground Structure,DGS)实现单陷波全频段的频移特性、
过敏是一种长期困扰人类的疾病,发病率高且医学上并没有根治的方法,及时对疑似过敏的患者做过敏原筛查尤为重要。在体外试验检测过敏原的方法中,常需要用到辅助仪器,国内在此类产品的研究与开发投入不足而国外产品价格昂贵等,使得加强过敏原检测的医疗仪器的开发具有非常重要的意义。  立足于体外检测方法中的组胺检测,针对现有组胺检测仪存在的诸多缺点,如自动化程度低,人工操作环节多、缺少清洗模块、人机界面不友好等,
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深层结构神经网络因结构复杂、理论分析困难和长时间的调参过程导致其发展受到了一定的限制。以单隐层神经网络为基础发展来的宽度学习系统提供了另一个角度的解决办法,它实现简单、结构精简、训练速度快,在各领域有广阔的应用前景。但宽度学习还存在一些例如神经元的随机性、冗余性以及对不同维度数据的适应能力等问题。针对宽度学习系统中可能存在的问题,本文的主要工作如下:(1)优化系统结构,提出稀疏的宽度学习系统。宽度
斑图动力学是非线性科学领域中一个重要的新兴分支,在常微分方程的基础上由于空间结构的引入,斑图动力学能够更加准确描述不同系统间的动力学行为,从而已被广泛地应用在生物医学,物理学,材料工程以及控制科学等学科领域,成为非线性动力学及控制研究的一个重要前沿方向。生物实验发现生物系统中存在大量的斑图动力学现象,虽然斑图动力学在分析这些现象上已经有初步的结果,但是这些结果还远不充分,同时在调控和实际应用方面更
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