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就情报侦察系统中多传感器 (有源 -无源 )数据融合技术的坐标变换、目标状态估计特征、数据关联和跟踪维持、目标身份识别等问题进行了讨论 ,并就各种相关准则和算法给予研究 ,特别提出了模糊聚类关联算法。 相似文献
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给出了一种多传感器数据融合和黑板模型推理的专家系统的实现方法。系统以飞机平台为目标,利用多站多个传感器所获得的雷达、通信、敌我识别信息,通过多传感器数据融合和人工智能黑板模型推理,实现对飞机平台的识别和定位。 相似文献
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模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究 总被引:7,自引:3,他引:7
在航天器姿态控制领域,模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器,并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明,这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息,实现分区域控制,并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。 相似文献
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由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。 相似文献
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提出一种新的基于模糊神经网络 (FNN)的 Speckle噪声自适应滤波器 ,以实时处理 SAR图像。讨论了模糊神经网络滤波器结构的设计、模糊规则的选取以及采用改进遗传算法进行参数优化的方法 ,最后 ,结合图像处理应用实例 ,与其它传统图像滤波器进行比较 ,验证所述滤波器在滤除噪声和保持细节纹理方面的有效性。 相似文献
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针对先验知识不完备和不确定的情况下海量数据造成的冗余和互斥,模糊神经网络结构变得复杂化并不能很快逼近和分类输出对象的情况,提出了一种基于高阶谱完成规则约简的变结构模糊神经网络的模型。相同结论属性的模糊规则的条件属性值可以被认为是由若干个谐波成分组成的平稳信号,并且此信号可以采用高阶谱分析来估计其谐波成分,规则的最小约简集与谐波对应。在完成了谐波估计后,神经网络结构和连接权值发生改变,神经网络的性能也得到优化。最后给出了此模型在航迹融合中应用的一个例子,得到了较好的结果。 相似文献
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模糊超球神经网络辅助组合导航融合算法 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了应用线性网络对组合导航多传感器信息进行融合的方法,在此基础上提出了一种神经网络组合导航容错算法。该算法将局部滤波器状态估计的模糊超球隶属函数引入网络,在线调整融合网络权值,实现全局估计的自适应性和容错性。仿真表明,该融合算法有较高的估计精度,在传感器故障时,能够及时检测出并在融合网络中予以隔离,不致影响全局估计。 相似文献
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本文研究了在图象模式识别过程中引入人工智能的知识学习、知识表达和知识推理的理论和技术,设计并实现了一个应用于遥感图片解译的计算机视觉专家系统。 为使系统具有较高的智能化程度,本文提出了一种新的推理方法——多重推理法,它具有处理某些不完全知识和错误知识的能力,并且推理过程所运用的部分知识(规则)是从已知样本中自动归纳学习生成的。 相似文献
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基于BP算法的模糊神经网络研究 总被引:11,自引:0,他引:11
提出了一种基于模糊集合与前馈神经网络结合的神经网络。这种模糊神经网络(FNN)在处理模糊特征时,能较好地反映出输入值和输出值的隶属度关系。应用经典的BP算法对网络进行训练,为了加快网络的学习过程,我们介绍了一种调整权值和阈值的学习方法,并且采用了C语言编制软件,实验结果表明,FNN技术是一种新颖、有效的方法,能促进智能神经网络的发展。 相似文献
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基于RBF网络辨识的挠性卫星姿态自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
为满足挠性卫星姿态控制的更高要求,提出了一种基于径向基函数(RBF)网络辨识的模糊自适应控制方法。根据卫星姿态动力学方程,将RBF辨识网络引入模糊神经网络的T-S模型,以辨识卫星,在线修改模糊神经控制器(FNC)参数,使卫星的姿态角度达到设定值。仿真结果表明:该法能有效克服卫星的不确定性,提高卫星姿态的控制精度。 相似文献
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本文介绍了模式识别的概念与基本方法,形象思维与模式识别的关系和模糊逻辑与模糊推理,提出模糊三值逻辑的推理方法,旨在进一步探讨模式识别的方法和模糊逻辑推理理论,并附应用实例。 相似文献
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提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法,并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成,模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成,在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。 相似文献
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气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。 相似文献