一种基于神经网络的航改燃气轮机转速控制器

为了提升某型航改燃气轮机的转速控制性能，提出一种双输入反正切神经网络控制器，然后基于该航改燃气轮机的PI控制器以及该反正切神经网络控制器，提出一种新型的集成控制器。采用仿真计算的方法，通过跟踪测试、抗干扰测试和鲁棒性测试，对比此三种控制器以及四种常规控制器的性能差异。结果表明，在三次跟踪测试中，集成控制器具有最优的综合跟踪性能；给燃料量加入5%的干扰后，集成控制器的抗干扰能力等于反正切神经网络控制器，但高于另外五种控制器；当工作环境温度增加以及压气机性能退化引起不确定性时，七种控制器均能正常实施控制，且仍以集成控制器的效果最优，其鲁棒性最强。新型集成控制器具有最佳的综合转速控制性能，能够保证该型航改燃气轮机安全和高效的运行。     

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。      

基于流管试验的管道声传播预测

通过平板声衬流管试验，测试了管道内无流动和有流动下不同入射声波频率的管道壁面复声压，并基于试验模型与数据分别开展了二维和三维管道声传播预测，将试验测量结果与预测结果进行了对比。结果表明:二维和三维的预测结果非常吻合，尤其是在无流动条件下；在不同流动条件和不同频率下，声传播预测给出了与试验数据较为吻合的结果，壁面声压级的趋势与试验结果一致，基本验证了管道声传播预测模型的准确性；对比不同流动条件和频率点，有流动下预测的壁面声压级的误差比无流动更大，低频下预测的壁面声压级的误差比高频更大。      

基于深度学习特征提取的遥感影像配准

传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低，参数关系映射单一的问题，提出一种基于神经网络的不确定性分析方法，利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性，设计了能够替代复杂系统的神经网络结构，能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例，建立了仿真分析模型，并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比，验证了此方法的准确性和计算效率。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。