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11.
在木星辐射带研究中,从地理坐标向磁坐标的准确转换是建模基础.以往的建模中,磁壳参数L值的计算基于磁偶极场假设,该方法精确度较差.结合最新的高精度木星磁场模型JRM09,本文提出基于磁力线追踪法的木星磁坐标计算方法,并分析其合理性和必要性.要求精确度较高时,磁力线追踪法计算耗时很长.本文在磁力线追踪法的基础上进行改进,提出基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法.该方法包括分类器和拟合器.分类器基于Adaboost算法的BP神经网络,用于预测某地理坐标是否在内磁层,如果在内磁层,则用拟合器计算L值.拟合器采用遗传算法优化BP神经网络.结果表明,分类器的分类错误率在3%以内,而拟合器的预测误差在7%以内.以Juno号一圈探测轨道为例,利用神经网络的磁坐标计算法比磁力线追踪计算法速度快3个数量级以上.基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法可用于未来木星辐射带的研究. 相似文献
12.
13.
14.
基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。 相似文献
15.
针对战斗机大机动飞行输入饱和问题,提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性,利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题,根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量,结合该误差变量设计大机动飞行控制律,并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响,利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界,且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析,验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。 相似文献
16.
近年来,卷积神经网络(CNN)已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性,已被认为是最有前途的CNN硬件加速器,但是受FPGA计算能力、存储资源的限制,基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先,研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程;然后,通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法,优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右,相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究,证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度,并改善在FPGA运行CNN的性能。 相似文献
17.
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。 相似文献
18.
20.
针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题,设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围,自适应地生成多个独立的激活域,各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值;随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数,为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应;最后以NIN网络和ResNet18网络为例,在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上,验证所提激活函数的性能.实验结果表明,与现有激活函数相比,本文提出的激活函数,由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应,使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%,在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%. 相似文献