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821.
在吸收了人工神经网络解决非线性问题优点的基础上,针对数据挖掘的特点,提出了一种组合BP神经网络的数据挖掘方法。该方法是按照一定方式将n个BP网络组合成一个复杂的BP网络模型,并运用改进的启发式BP算法以实现有用模式的挖掘,能够大大缩短训练时间和提高挖掘精度。  相似文献   
822.
基于多尺度分析的图像融合技术综述   总被引:2,自引:0,他引:2  
系统介绍了对图像融合技术的发展概况、图像融合的基本原理以及融合的层次及性能,并归纳了基于多尺度分析的图像融合算法,分析其特点及应用领域,简要阐述图像融合质量评价,最后指出当前研究的热点以及有待解决的问题.  相似文献   
823.
在考虑机器人系统中存在的模型不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法。首先,通过状态变换将机器人的模型转换为适用于反演技术的形式;然后,利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,用两个RBF神经网络分别对模型的不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒项,证明了系统的全局稳定性;最后,进行了相应的仿真研究,验证了设计的正确性和有效性。  相似文献   
824.
为实现航空发动机在全包线的解耦控制, 在飞行包线内选择了若干点, 使用遗传算法对单神经元自适应解耦控制器的比例系数进行了离线优化。以优化得到的若干组参数为训练样本, 离线训练径向基函数(RBF)神经网络, 训练后的网络可映射高度、马赫数与比例系数之间的非线性关系, 飞行包线内任意点的解耦控制器比例系数即可由该网络得到。仿真表明:在设计点和非设计点, 系统均具有良好的动态特性和解耦特性。该方法结构简单、易于实现, 具有实用价值。   相似文献   
825.
改进Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对Hilbert-Huang变换中齿轮故障信号经验模式分解的第一阶固有模态函数通常为非单一信号分量以及经验模式分解产生虚假低频分量的问题, 提出一种改进Hilbert-Huang变换方法.首先在频谱中确定故障信息频率范围, 并依据该频率范围和二进小波分解的特点确定需提取的相应频带的二进小波系数, 然后采用相关系数筛选法剔除小波系数经验模式分解所产生的虚假分量, 最后通过局部瞬时能量提取故障特征, 实例表明改进的Hilbert-Huang变换可以有效的提取齿轮故障特征.   相似文献   
826.
电液负载模拟器的神经网络参数辨识   总被引:3,自引:0,他引:3  
张彪  赵克定  孙丰迎 《航空学报》2009,30(2):374-379
基于神经网络,提出一种根据参数上下界辨识系统参数的新方法。在建立电液负载模拟器模型的基础上,在待辨识参数的上下界内,使用神经网络对动态系统的参数进行辨识,找到一组参数使之满足对实际系统的最佳逼近,使系统在实际输入信号下能更好地复现实际系统的实际输出。并使用另一组实验数据检验辨识结果对实际系统的任意实际输入输出采样数据组的逼近程度。验证结果表明该辨识结果能很精确地逼近实际系统。该方法可用于一般复杂系统的实际参数辨识。  相似文献   
827.
航空发动机神经网络反步控制方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
潘慕绚  黄金泉  殷石 《航空动力学报》2009,24(10):2344-2348
针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的反步控制方法.采用径向基神经网络估计未知系统方程,并用一种平滑切换法有效避免了控制器奇异问题.反步法的设计基于Lya-punov稳定性原理,保证了闭环系统一致渐近有界.最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了高压转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性.   相似文献   
828.
提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。  相似文献   
829.
基于神经网络的协作优化方法在飞机总体设计中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
多学科设计优化技术是国内外迅速发展的一门学科,而协作优化方法是其中最常用的一种有效的分布式并行优化方法.本文探讨了基于人工神经网络响应面的协作优化设计算法,从神经网络的原理和求解方法出发,对标准的BP神经网络进行相应的改进以适用于协作优化框架,并给出了一个飞机总体方案设计的算例,应用该方法对总体参数进行优化.算例证明,神经网络方法的引入可使协同优化的计算收敛速度更快,可靠性更高,并且有较好的鲁棒性.  相似文献   
830.
针对磨粒识别问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法.首先对特征参数进行优化分组,然后对每一组建立对应的分类子神经网络,分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行识别,得到初步的诊断结果,经过归一化后作为2组基本概率分配函数,最后运用D-S证据理论进行融合得到最终识别结果.算例分析表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合识别方法比单个诊断方法具有更高的准确性.  相似文献   
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