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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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基于径向基函数神经网络的自由曲面重构 总被引:5,自引:0,他引:5
根据径向基函数神经网络(RBFNN)具有很强的非线性逼近能力的优点,本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构,建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型,讨论了基函数对重构曲面连续性的影响,并与多自由曲面重构,建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型,讨论了基函数对重构曲面连续性的影响,并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明:常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性,径向基函数网络用于曲面重构,不论是在拟合精度,还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络,具有一定的实用价值。 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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神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究 总被引:6,自引:0,他引:6
由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。 相似文献
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基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法FBP(FasterrorBackPropagationLearningAlgorithm),通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究,验证了BP(误差后向传播学习算法)和FBP用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性,FBP学习算法较之BP学习算法学习速度的快速性 相似文献
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