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一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障 相似文献
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本文陈述并比较了连续时间系统的各种时间-离散化方法,认为阶跃响应不变(或零阶保持器)法比较适于工程实际应用.对分子分母均为二阶连续系统,分母阻尼系数D_2大于1.0、小于1.0或等于1.0这三种情况分别给出了用阶跃响应不变的时间-离散化法得到的差分方程和状态空间方程各项系数的解析计算式.讨论了差分方程形式和状态空间方程形式的等价性问题.最后说明了一个带有液体晃动和太阳帆板挠性特性的三轴稳定卫星姿态控制器是相当复杂的,星上计算机的工作量也是相当大的,因此要防止计算机出现计算饱和问题并同时注意到截断误差问题. 相似文献
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讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法,并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计,对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明,神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差,弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点,提高了整个控制系统的鲁棒性,而且可以大大简化动态逆控制律的设计。 相似文献
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逆合成孔径雷达信号处理方法研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
朱兆达 《南京航空航天大学学报》1995,27(1):59-66
在简要评述国内外现有的逆合成孔径雷达(ISAR)信号处理的运动补偿和成象方法之后,介绍了南京航空航天大学ISAR课题组近年来在ISAR信号处理方法研究中取得的主要进展,包括基于多散射点定位观点的雷达成象观测模型,基于最大似然原理的同时运动补偿和成象方法,基于最大似然原理的多目标成象方法和基于时频分析的多目标成象方法,以及超分辩成象方法,文末指出了在ISAR信号处理方面有待进一步研究的问题。 相似文献
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最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。 相似文献
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