锤击法对轮毂进行模态分析

1.利用多参考点最小二乘复频域法和MLE最大似然估计法获取了轮毂结构的模态频率等试验数据,并与有限元结果对比,验证有限元模型的正确性,为进一步优化提供准确的参数依据。工程师可根据振型幅度较大的位置,对结构可能的损伤状态进行预报,为修改设计提供方向,从而提高结构的可靠性。2.基于汉航NTS.LAB力传递和侧向...

一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用

多贝叶斯估计法多贝叶斯估计将每1个传感器作为1个贝叶斯估计,将多个独立物体的关联概率分布综合成1个联合的后验概率分布,通过求联合分布函数的最小似然,得出多传感器信息综合的最终融合值与实际环境的1个先验模型,从而对整个环境产生1个特征描述。贝叶斯估计的本质是通过贝叶斯决策得到参数θ的最优估计,使得总期望风险最...

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

1、期望步(e步):根据观察到的数据和模型参数的当前估计,计算模型相对于潜在变量分布的期望对数似然。这一步包括对潜在变量的概率进行估计。2、最大化步骤(m步):更新模型的参数,以最大化观察数据的对数似然,给定e步骤估计的潜在变量。这两个步骤重复直到收敛,通常由对数似然变化的阈值或迭代的最大次数决定。在...

首届大模型顶会COLM 高分论文:偏好搜索算法PairS,让大模型进行...

PairS-beam在合并排序算法的每一次的合并操作(mergeoperation)中按似然值做集束搜索,并通过偏好的不确定性(uncertainty)来减枝成对比较的空间的搜索方法。PairS-beam可以调整对比复杂度和排序质量,高效的给出偏好排序的最大似然估计(MLE)。在下图3中我们展示了一个PairS-beam如何做合并操作的例子。实验结...

建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)

据介绍,CogView3是第一个在文本到图像生成领域实现relaydiffusion的模型,它通过首先创建低分辨率图像,然后应用基于中继(relay-based)的超分辨率来执行任务。这种方法不仅能产生有竞争力的文本到图像输出,还能大大降低训练和推理成本。实验结果表明,在人类评估中,CogView3比目前最先进的开源文本到图像扩散模型SD...

基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展

该方法的优点是能快速估计故障频率和振幅、精度高、计算复杂度低,还能在轻载情况下检测转子断条(www.e993.com)2024年11月3日。Guajardo等人提出了一种用于诊断鼠笼式感应电机转子断条的多尺度泰勒卡尔曼方法。Elbouchikhi等人利用最大似然原理从去噪信号中估计出故障频率,然后实现了稳态条件下轴承故障、转子断条和气隙偏心的故障识别。

临床必备 l 2023ACTH依赖性库欣综合征:诊断和注意事项

粉红色箭头表示其中可使用市售测定法检测游离皮质醇和/或其代谢产物的组织;蓝色箭头表示研究分析。血液中的游离皮质醇可以通过商业方法测定,也可以使用血清皮质醇、白蛋白和CBG值进行计算。尿游离皮质醇正如CBG的低容结合亲和力所提示的,皮质醇在生理(~16.2ug/dL;~450nmol/L)水平,导致游离皮质醇水平升高Monogr...

疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报

它允许研究者探索变量随时间的变化如何影响事件的风险,能够正确处理噪声和未能完全观察到的时依性协变量信息,从而无偏估计纵向过程和生存过程之间的关系。然而实际情况下的假设和参数估计可能更加复杂,尤其是在分析大型数据集时,可能需要除MCMC和极大似然法以外的更高效的参数估计方法,这增加了对模型的计算...

从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

最大似然估计的直观解释最大似然估计是一种确定模型参数值的方法。确定参数值的过程,是找到能最大化模型产生真实观察数据可能性的那一组参数。上述的定义可能听起来还是有点模糊,那么让我们通过一个例子来帮助理解。假设我们从某个过程中观察了10个数据点。例如,每个数据点可以代表一个学生回答特定考试问题的...

8篇论文深入学习深度估计:深度预测;自我运动学习;观看《冰雪奇缘...

这篇论文提出的方法是使用CNN进行深度估计。该模型是完全卷积的,并包含跟踪高维回归问题的有效残留向上采样模块(向上投影)。网络的第一部分基于ResNet50,并使用预训练的权值进行初始化。第二部分是卷积和解池层的序列,利用它们来指导网络学习其upscaling。然后应用Dropout,进行最后的卷积,得到最终的预测。