【摘 要】
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该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法，该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p，实现稀疏约束滤波动态调整，所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度，减小了稳态误差。误差的lncosh函数具有良好的抗脉冲噪声性能。然后，算法分析了步长参数的取值范围和参数p对算法性能的影响。计算机仿真结果表明在高斯信号输入
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该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法，该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p，实现稀疏约束滤波动态调整，所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度，减小了稳态误差。误差的lncosh函数具有良好的抗脉冲噪声性能。然后，算法分析了步长参数的取值范围和参数p对算法性能的影响。计算机仿真结果表明在高斯信号输入和色信号输入情况下，所提算法的性能要明显优于其他现存算法，且具备稀疏约束可控特性。
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为了高效准确地分析磁通切换永磁电机性能,本文提出一种基于网格剖分的等效磁网络建模方法.该方法的核心在于建立十字形网格以及结合网格法与磁路法.其中,十字形网格建立在无序磁场区域,无需预先判断磁场即可自适应表示磁通分布,同时考虑漏磁与局部饱和.进一步在规律磁路区域,结合使用集总参数磁路模型,减小模型计算复杂度,兼顾建模精度和建模效率.另外,对原始转子和转子含磁障两种结构磁通切换永磁电机,基于网格固定性
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针对现有的基于卷积神经网络的车辆重识别方法所提取的特征表达力不足的问题，提出了一种基于小波特征与注意力机制结合的车辆重识别方法。首先，将单层小波模块嵌入到卷积模块中，代替池化层进行下采样，减少细粒度特征的丢失；其次，将通道注意力机制和像素注意力机制模块进行融合，得到新的注意力模块嵌入到卷积网络中，对关键信息进行加权强化。在VeRi数据集上与基准残差卷积网络（ResNet-50）做了对比。实验结果表
针对现有恶意代码传播模型在点对点（P2P）网络中缺乏新型恶意代码的实时检测、节点间动态共享防治信息机制的问题，基于恶意代码特征行为检测技术建立了一类检测—传播模型。首先，在经典易感-感染-免疫（SIR）传播模型的基础上引入广播节点（广播节点是指成功检测出包含恶意代码的文件后生成防治信息并能持续把这一消息发送给邻居节点的特殊节点，表示为B），引入广播节点后的模型通过检测技术不仅能有效降低节点自身被感
为了克服现有工业重复定位精度测量技术成本昂贵、操作流程复杂、工作环境受局限的问题，提出了一种成本低廉、结构简单、操作便捷的工业机器人重复定位精度间接测量方法。方法基于视觉测量技术，借助安装在工业机器人末端执行器上的工业相机，采集固定在机器人工作范围内的高精度棋盘格标定靶图像数据，并利用先进且高效的图像处理算法，实现对重复定位精度数据结果的精确测量。实验测得待测机器人在正常运行速度时的重复定位精度为
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