基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

在剖析航空装备故障诊断特点的基础上,提出了基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架结构,并阐明了专家系统和模糊神经网络相结合的推理机制、模糊神经网络生成方法、知识获取和自学习等关键技术.系统框架的提出为航空装备故障诊断研究提出了新的思路.     

基于模糊系统的径向高斯网络的自适应状态观测器

利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性时变系统的状态进行了估计。给出了一种递阶自组织在线学习算法,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态。     

科技成果

<正>科学家首次在动物体内培育完整的器官组织据新浪科技2014年8月26日报道,英国科学家成功利用细胞培育出完整的器官。这一突破使未来需要器官移植的患者看到了希望。科学家从老鼠胚胎里提取出纤维原细胞,并对它们重新设定为胸腺细胞,当把这些细胞与其他类型的胸腺细胞混合在一起并注入到老鼠体内后,这堆细胞慢慢成长为一个完整的器官,最终它的结构、功能和工作方式与健康成年老鼠体内的胸腺一模一样。这项研究为     

生命的三原色

人类对色彩的研究,可以追溯到两位科学之父:物理学之父牛顿和化学之父道尔顿。在17世纪中叶,牛顿首先发现通过棱镜片的折射,白色的阳光变得像彩虹一样色彩斑斓,也就是说,白光实际上是由几种不同颜色的光组成的混合光。到了18世纪,科学家已经知道,由红、蓝、绿三种颜色的不同搭     

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络（DNN）的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。      

时滞Hopfield神经网络稳定性测试方法研究

利用Lyapunov泛函方法，研究了具有时滞的Hopfield神经网络稳定性的测试问题，得到了网络全局渐近稳定性与滞量无关的测试方法，这对于时滞神经网络的设计与检验具有普遍应用的意义。     

基于SURF特征匹配的优化RatSLAM类脑导航方法

RatSLAM是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法。针对复杂环境如光线影响导致RatSLAM产生误差的问题,提出了基于SURF特征匹配与位置细胞校正算法的优化RatSLAM类脑导航模型。本方法通过一套移动视觉系统采集环境信息,构建的局部场景细胞通过SURF特征匹配算法获取到载体在环境中的方向与位置信息,头朝向细胞与位置细胞通过连续吸引子神经网络共同表示载体当前的位姿,利用上述细胞所获取的位姿与时间信息,通过路径积分计算当前载体在坐标系中所处的位置,最后构建基于认知点的拓扑经验地图。此外,在局部场景细胞获取环境信息的同时,通过SURF特征匹配算法来进行闭环检测与检测预先设置好的位置细胞节点,对当前运动轨迹进行修正。实验结果表明,在有光线影响的情况下,本文所提出的方法将绝对定位误差大大降低。     

弹道导弹显式制导的分析与研究

弹道导弹的制导方法是影响弹道导弹命中精度的关键因素。本文对此进行了深入研究。文章首先分析了影响制导精度和速度的原因。在此基础上，提出了一种基于神经网络的显式制导方法，这种方法利用神经网络进行弹道约束函数的解算，利用微分控制算法进行控制量求解，具有较好的应用价值，文中算例验证了算法的有效性。     

双层四旋翼跨介质航行器水空跨越建模与控制

针对跨介质航行器水空跨越问题,设计了一种双层四旋翼布局的跨介质航行器,并对其水空跨越机理进行了分析。考虑跨越过程中航行器参数的变化和外部扰动,建立了水空跨越过程的动力学模型;针对水空跨越过程中受力复杂以及传统PID方法控制航行器极易跨越失败的问题,设计了基于RBF神经网络实时整定参数的PID控制器,并对航行器快速出水和缓慢反复出入水过程进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的控制器能够实现航行器反复水空跨越,在姿态角控制上较传统PID控制器有更好的鲁棒性。