基于北斗双星定位辅助的SAR/INS组合导航系统研究

由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间，而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时，因此，SAR／INS／北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题，采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此，本文在分析SAR／INS／北斗组合导航系统工作过程的基础上，结合卡尔曼滤波的具体原理，设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案，并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法，从而可以有效处理SAR／INS／北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行，该方案对SAR／INS／北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。     

基于神经网络在线建模的非线性动态系统中传感器故障检测方法

本文提出一种基于神经网络在线建模的动态非线性系统中传感器故障检测方法，它首先利用神经网络在线建立动态非线性系统的超前一步预测模型，然后利用神经网络对传感器的预测输出和传感器实际输出之差与一预定阈值比较以检测传感器故障。本文的优点是可以检测多个传感器故障，同时由于采用在线学习方式，非常适于航天器自主系统传感器故障检测的需要。此外，故障检测阈值的选取也比较简单。为了验证本文方法，仿真了一控制系统中同时发生漂移故障的两个传感器故障检测过程。结果表明，方法十分有效。     

基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究

本文研究了一种基于卡尔曼滤波原理权值更新的多层神经网络学习算法，对此算法进行了详细的推证，并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性，既可获得与卡尔曼滤波器相同的对准精度，又提高了系统的实时性。从而得到了利用神经网络解决惯导系统初始对准问题的一种有效算法。     

把学习当作一种快乐

当今世界息息相关、复杂多变,传统的思想、习惯和过去的知识、技能快速折旧,产品、服务或管理观念的生命周期缩短,整个社会的知识组合、信息组合、创新组合和竞争成几何级数发展变化,科学技术和知识时时刻刻都在改变着我们的生活。置身于这样一个快速发展变化的社会中,知识老化是不容忽视的事实,每个人都不可避免地感到知识恐慌、感受到来自生活和工作等各方面的压力。     

基于过程神经网络的热平衡温度预测研究

为缩短航天器热平衡试验周期，以降低航天器研制成本，提出了一种基于过程神经网络的热平衡温度预测模型。为简化该模型的学习过程，提出了一种基于正交基函数展开的基本学习算法，利用基函数的正交性不仅可以简化模型中的时间累积运算过程，而且能提高模型对解决实际问题的适应性。同时，为增强模型的外推预测能力，在基本学习算法的基础上给出了一种基于新增样本的学习算法，使模型既能对新增样本进行快速学习又不损失对原有样本的记忆。实际应用表明，该预测模型能够利用某型号卫星热平衡试验中某监测点进入稳定工况后40小时内的试验数据提前42．5—68小时获得该监测点的极限热平衡温度。     

英语习得与人为目的语环境的创造

"语言习得"与"语言学习"是外语教学理论研究中的两个重要概念,克拉申认为只有"习得"来的语言才能成为流利的口头表达,而"学习"只能起"监查"作用。在"学习"的条件下,通过营造人为目的语习得环境,以用为本,立足实践,学习者同样可以达到习得外语的目标。     

基于网络语言学习中心的公共英语口语辅助教学设计

为了推进高校公共英语教学,以国家示范性院校建设为契机,学院建立了英语语言学习中心,开始了结合网络自主学习概念的公共英语教学改革的尝试。英语口语教学作为公共英语教学的主要组成部分,主要是以基于网络语言自主学习的辅助教学展开设计方案。     

融合邻域色差的PSPNet对遥感影像的分割

传统的遥感影像语义分割利用影像的光谱特性,将具有相似值的像素进行归类,但无法区分具有不同光谱的同一类对象.针对这一问题,提出将邻域的色差信息和原始图像一起输入PSPNet网络中的方法.先将RGB变换到LAB空间,然后采用CIELAB公式计算出每一个像素与周围8个邻域像素的色差值,取平均值作为该像素的邻域色差值.在WHU...     

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。      

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。