用模糊BP神经网估算小卫星成本

提出了用BP神经网对卫星成本进行二维估算 ,即先求出样本点集扩散到控制点集中的模糊数 ,然后将对应同一控制输出变量的控制输入变量的模糊数作为学习样本 ,让BP神经网进行学习。学习后的BP神经网就能在给定输入变量的情况下 ,估算出输出变量。最后 ,给出了小卫星成本的质量和定点精度模糊BP神经网估算的实例 ,取得了满意的结果。

低信噪比情况下识别模态参数的时域平均方法

1.引官 模态参数识别方法在应用中需要解决的一个重要问题是观测噪声的干扰问题。为了有效地抑制观测噪声的影响,各种时域参数识别方法普遍引入了估计方法,以ITDM为代表的利用脉冲响应包括对脉冲激励的响应和脉冲响应函数)

用于现场条件下识别模态参数的几种时域模型及其比较

在现场条件下,当无法测量存在的自然激振力时,只能采用时域方法.本文介绍了用于现场条件下在时域内识别模态参数的多重积分模型.为了说明采用多重积分模型的必要性,还简要介绍了差分模型和多重微分模型,并进行了相应的比较.鉴于多重积分模型的一些特点,本文建议优先采用.