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121.
子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。 相似文献
122.
123.
124.
125.
Ad—hoc网络是一种无线网络,它在通信时通常使用TCP协议。这种协议是为有线网络开发的,直接应用将导致错误地启动拥塞控制,这会降低网络的通信效率,因此必须修改TCP协议,提高它在无线网络环境中的工作效率。本文分析Ad—hoc网络中TCP的性能表现,在Vegas的基础上分析其拥塞控制机制,修改该部分的实现算法,进而提出VegasE,利用NS2网络模拟软件对Tahoe,Reno,Vegas和新的VegasE进行模拟测试并对比结果。通过对比可以发现Vegas和VegasE在整体上明显优于Tahoe和Reno;VegasE在一些方面优于Vegas,但在另一些方面表现不佳,这说明需要进一步研究Vegas并对其做出更细致的修改,以便提出更好的通信协议。 相似文献
126.
飞机航向神经网络PID参数自整定控制器研究 总被引:2,自引:0,他引:2
飞机航向操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。飞机航向操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据飞机动态特性的变化,自动重新整定PID参数,从而改善了飞机航向的操纵性能和鲁棒性。 相似文献
127.
BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点,使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点,这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化,在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能。 相似文献
128.
涡扇发动机部件特性的BP网络研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在发动机特性计算中,建立了BP神经网络对部件特性数据进行识别学习,实现了特性数据的精确插值和对未知特性数据的推测。通过对网络输出结果的检验与分析,表明该方法精确实用。 相似文献
129.
基于遗传算法和神经网络的调参控制律设计 总被引:1,自引:0,他引:1
飞控系统的设计一般采用调参控制器,针对目前广泛使用的调参控制律增益设计,提出了采用遗传算法计算,然后应用神经网络逼近调参曲线的方法,该方法可以克服传统方法中试凑和插值带来的缺点,对工程应用有一定的参考价值。 相似文献
130.