径向基过程神经元网络及其应用研究

提出了一种径向基过程神经元网络,该网络模型为3层前向结构,由输入层、径向基过程神经元隐层和输出层组成.输入层到隐层的变换是非线性的,隐层到输出层的变换是线性的.隐层神经元完成对过程式输入信息的模式匹配和对时间的聚合运算,输出层对输入模式作出响应.在输入空间中引入函数正交基,将输入函数在正交基下展开,利用基函数的正交性,简化聚合运算过程.给出了相应的学习算法,并以旋转机械故障诊断问题为例验证了模型和方法的有效性.      

Modelling of air temperature using remote sensing and artificial neural network in Turkey

The aim of this research was to forecast monthly mean air temperature based on remote sensing and artificial neural network (ANN) data by using twenty cities over Turkey. ANN contained an input layer, hidden layer and an output layer. While city, month, altitude, latitude, longitude, monthly mean land surface temperatures were chosen as inputs, and monthly mean air temperature was chosen as output for network. Levenberg–Marquardt (LM) learning algorithms and tansig, logsig and linear transfer functions were used in the network. The data of Turkish State Meteorological Service (TSMS) and Technological Research Council of Turkey–Bilten for the period from 1995 to 2004 were chosen as training when the data of 2005 year were being used as test. Result of research was evaluated according to statistical rules. The best linear correlation coefficient (R), and root mean squared error (RMSE) between the estimated and measured values for monthly mean air temperature with ANN and remote sensing method were found to be 0.991–1.254 K, respectively.     

多项式基函数神经网络的结构可靠性分析

研究了多项式基函数神经网络法的结构可靠性计算.当结构的极限状态函数复杂,非线性程度较高,功能函数为隐式时,传统的结构可靠度分析方法计算困难,多项式基函数神经网络法为解决结构可靠性分析提供了一种新方法.基于多项式逼近理论,利用神经网络模拟逼近能力,将多输入多项式作为网络的激励函数,利用激励函数的广义逆矩阵形式计算网络隐层与输出层的连接权值,拟合结构的功能函数.利用可靠度的一阶可靠性方法计算结构的失效 概率.通过实例计算,表明了本方法计算精度高,同时公式简单,易于编程,具有通用普遍性.     

基于深度卷积的残差三生网络研究与应用

针对图像多分类任务,提出基于深度卷积的残差三生网络,旨在通过残差学习和距离比较来训练神经网络得到有效的特征表示。首先,设计了一个21层的深度卷积神经网络作为三生网络的嵌入网络,其中该卷积网络共连接6个块（block）。利用残差学习的方式,每个block的输出层由卷积层的输出和该block的输入共同组成,降低网络学习难度,避免网络出现退化问题。然后,每个block中采用相同拓扑结构分路的卷积层,拓宽网络的宽度。最后,在全连接层拼接了来自前面卷积层和block的输出,加强特征信息的传递。训练前,针对正负样本采用交叉组合的采样方法来增加有效训练样本量;训练期间,用样本中心点更换原点样本作为输入,能平均降低0.5%错误率。在与其他三生网络的对比实验中,在MNIST、CIFAR10和SVHN数据库上达到最好的效果,在所有分类网络中,本文网络在MNIST上达到最好的效果,在CIFAR10和SVHN上表现优异。      

The characterization of atmospheric spread functions affecting satellite remote sensing of the earth's surface

A Monte Carlo simulation program has been used to compute the signal contribution of surface elements outside the field of view of a satellite borne sensor in both the visible and infrared spectra for realistic atmospheric models. For azimuthally symmetric reflection the effect of an arbitrary surface albedo pattern can be represented by two spread functions, namely, 1) the ground-satellite spread function, and 2) the ground-ground spread function. Examples of computed spread functions are shown together with their Fourier correspondents, the modulation transfer functions. It has been shown that the central portions of the line spread functions behave as the inverse distance while the point spread functions always possess a region behaving as the inverse square of the radial distance. The median distance is shown to relate to the weighted molecular and aerosol scale height, and for large distances the spread functions become independent of the aerosol loading.     

Crop parameters estimation by fuzzy inference system using X-band scatterometer data

Learning fuzzy rule based systems with microwave remote sensing can lead to very useful applications in solving several problems in the field of agriculture. Fuzzy logic provides a simple way to arrive at a definite conclusion based upon imprecise, ambiguous, vague, noisy or missing input information. In the present paper, a subtractive based fuzzy inference system is introduced to estimate the potato crop parameters like biomass, leaf area index, plant height and soil moisture. Scattering coefficient for HH- and VV-polarizations were used as an input in the Fuzzy network. The plant height, biomass, and leaf area index of potato crop and soil moisture measured at its various growth stages were used as the target variables during the training and validation of the network. The estimated values of crop/soil parameters by this methodology are much closer to the experimental values. The present work confirms the estimation abilities of fuzzy subtractive clustering in potato crop parameters estimation. This technique may be useful for the other crops cultivated over regional or continental level.     

基于改进极限学习机的光谱定量建模方法

依据近红外光谱(NIR)产生原理,提出了粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)算法,运用于小样本氨水浓度定量分析。通过优化极限学习机(ELM)隐藏节点参数,解决了极限学习机由于输入权值和隐含层偏差随机产生的建模结果具有随机性的问题,提高了预测模型的稳定性、精确度和泛化性能。经实验验证,优化后的PSO-ELM相比ELM,模型预测集均方根误差由0.01166减小至0.00322,预测集相关系数由0.9951提高至0.9979。将优化后的模型预测结果与支持向量机(SVM)、BP神经网络算法等传统方法的建模结果进行对比,优化后的PSO-ELM算法具有较高的精确度和良好的泛化性能,模型预测效果优于传统的定量回归分析算法。     

基于BP神经网络的飞行绩效评价模型

为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考.     

投入产出生产函数在生产计划管理中的应用

探讨了如何应用投入产出生产函数为订货生产类型的企业制订企业生产计划大纲和产品进度计划问题.将企业的整个生产过程划分为多个生产节点,根据生产节点划分的规则,不同品种的产品生产所需经过的路径可由产品依次经过的生产节点来描述.生产节点间的投入产出关系,以及生产过程中普遍存在着的动态随机性,则借助于动态随机生产函数来反映,从而使计划人员估计不确定性对完成项目时间的影响.在此基础上,同时考虑到订货生产类型企业的特点,在制订企业的生产计划大纲时,应用静态生产函数,制订企业的产品进度计划时,应用动态随机生产函数.     

飞机电源系统整流装置故障诊断方法

某型号飞机电源系统现有的机上自检测装置由传统的硬件逻辑电路构成,存在功能扩展性差、可靠性低等缺点.为符合新一代机上自检测装置微机化、智能化的特点,在对其进行故障模式分析的基础上,采用基于小波神经网络的故障诊断方法,通过对整流装置输出电压的实测信号样本的频谱分析,获得对故障敏感的特征频率点,根据小波变换的多分辨率分析理论,确定了与特征频率点相对应的小波母函数和变换尺度.在此基础上,通过定义频带能量特征向量,将小波变换得到的小波系数转换为一组特征向量.将特征向量作为BP神经网络的前端输入,由神经网络完成故障的识别与分类.经验证,故障特征得到了有效地提取,使神经网络可在各种工况下对故障进行故障诊断,符合灵敏性、鲁棒性的要求.      

结合颅骨形态特征与神经网络的民族判别

针对颅骨民族判别问题，提出结合颅骨形态特征与神经网络的判别方法，可以推进法医人类学的发展，加快探索民族发展历程。首先，根据颅骨形态学相关研究，提取36个维吾尔族和汉族颅骨数据的几何特征；其次，采用反向传播神经网络（BPNN）对特征向量进行民族判别，并通过Adam算法对网络进行优化，避免陷入局部最优值，添加正则化项保证算法稳定性；最后，分别采用2种网络结构进行对比实验，输入层、隐藏层和输出层的神经元个数分别为36、6、2和36、12、2，并设置不同初始学习率进行对比实验。结果表明:隐藏层神经元个数为12、学习率为0.000 1时，分类精度最高，测试阶段平均准确率最高为97.5%。为了验证所提方法的普适性，生成116例国外颅骨数据进行实验，测试阶段平均准确率为90.96%。相比较于支持向量机（SVM）、决策树、KNN、Fisher等机器学习方法，所提方法学习能力更强且分类精度有明显提升。      

基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测

提出一种基于极限学习算法的离散过程神经网络模型,用于解决液体火箭发动机状态预测这一难题。首先,在历史数据的基础上建立离散过程神经网络（DPNN）预测模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习（EL）算法对双并联前馈离散过程神经网络（DPFDPNN）隐层到输出层的权值进行更新,并应用权值更新后的过程神经网络对发动机状态进行预测;最后,以液体火箭发动机状态预测中氢涡轮泵扬程预测为例,分别采用有权值更新和无权值更新两种预测模型进行了试验。结果表明,通过更新过程神经网络权值可以使模型具有更高的预测精度和更好的适应能力,该方法能够为液体火箭发动机状态预测提供一种有效的解决途径。      

基于神经网络的自由漂浮空间机械臂 自适应鲁棒控制

针对自由漂浮空间机械臂动力学模型难以精确获得,且无法表达为关于未知参数的线性形式问题,提出基于自适应神经网络的鲁棒控制方法.对于不确定性空间机械臂系统模型中存在的未知不确定部分,利用神经网络的万能逼近特性,设计神经网络控制器来补偿未知模型,避免传统控制中的保守上界估计;采用泰勒线性化技术将神经网络隐含层中的高斯函数线性化,设计包括网络权值、高斯中心及宽度在内的网络全参数自适应学习律,实现在线实时调整,提高控制精度;设计鲁棒自适应控制器来抑制外界扰动,并补偿逼近误差,提高系统鲁棒性;基于Lyapunov理论证明闭环系统的一致最终有界（UUB）.仿真试验表明所提控制方法能够获得较好控制效果,对空间机械臂控制具有一定工程应用价值.     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同，提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先，利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息，分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性，提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理，根据局部区域分割信息，对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割，获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后，通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量，计算损失函数。最后，在测试阶段使用全局特征，并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征，缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试，验证了所提算法的有效性。      

基于机器学习的管材数控弯曲质量预测

在管材数控（NC）弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,建立了有效的管材数控弯曲的参数化有限元模型,在工艺参数取值范围中随机选择进行大量的模拟实验作为样本,完成学习数据的挖掘。随后,基于径向基函数（RBF）神经网络建立壁厚减薄与回弹程度的预测模型并使用支持向量机（SVM）建立管材起皱的预测模型。最后,使用模型对新的实例进行预测,并利用模拟与数控弯曲实验对预测模型进行验证。 该方法可以对大直径薄壁管材数控弯曲质量进行有效的预测,提高弯曲管件零件设计效率。      

基于状态条件概率的设备剩余寿命预测

针对机载设备剩余使用寿命预测中存在的不确定性因素,建立了基于状态条件概率分布的机载设备剩余寿命模型.首先,引入状态条件概率矢量对隐马尔科夫模型（HMM,Hidden Markov Model）进行不确定性改进,并推导了其计算形式.其次,给出了近似确定状态退化转移时间的方法,由此得到了以状态条件概率矢量为协变量的条件可靠度函数及剩余寿命模型.最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算.仿真结果表明该模型预测精度高,能够较大程度地降低不确定性因素的影响.      

网络分析仪时域测量技术综述

矢量网络分析仪直接测量两端口网络的微波特性，是射频微波测量领域中应用最广泛的仪器之一。网络分析仪时域技术在故障点定位、多路径消除、不连续性测试等应用中有着非常重要的意义，但是如何合理选取时域模式和设置参数是困扰工程研究人员的难点。本文对网络分析仪时域测量模式、离散数据取样、频率截断、窗函数、归一化等时域测量理论进行详细介绍，给出了时域测量范围和分辨力的计算方法，并以开路器的时域响应为例，说明了时域测量相关参数的设置依据。     

利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.      

基于神经网络的电磁干扰的预测

提出了一种应用神经网络预测电磁干扰的方法.针对遗传算法总体搜索能力较强但容易陷入局部最优,而模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,又能避免搜索陷入局部最优解的特点,将模拟退火算法与遗传算法相结合,优化多层前馈(BP, Back Propagation)神经网络,获取最优的权值和阈值,并采用模拟退火的思想确定隐含层神经元的个数,进而建立基于神经网络的电磁干扰预测模型.以双平行导线间的电磁干扰问题为实例,明确干扰要素,建立训练样本和测试样本,对比期望输出和预测输出之间的误差,结果表明该方法可以准确有效地进行电磁干扰预测.     

微观投入产出理论在企业物流系统中的应用

针对工厂企业物流系统的结构形式和特点,探讨了如何将描述企业投入产出关系的动态随机生产函数模型应用于制定企业的物流计划.动态随机生产函数模型可以反映各生产节点物流的种类、数量、空间和时间关系,以及随机因素的影响.通过在模型中引入周期生产能力的变化,进一步改进动态随机模型.研究表明,动态随机生产函数模型能够有效地制定企业的物流计划.