基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

临近空间动能拦截器神经反演姿态控制器设计

为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数（RBF）神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率（PSR）脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制（PWPF）调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。     

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

音频信号矢量编码算法

为了在保证译码恢复的声音质量良好的前提下,减小编码的压缩率,以减小声音信号的存储空间,提出了一种将线性预测编码、SOM神经网络矢量编码以及Huffman编码相结合的声音信号编码算法,将1列声音信号转换为2列信号,这样就可以进行后续的矢量编码。实现了预测编码和矢量编码的结合。利用Matlab软件编程进行了声音信号编解码实验。实验结果表明,在保证声音质量的前提下,该编码方法的码率小于MEPG-1 Layer3的最低的64kbps标准码率,且算法简单。文章提出的编码算法在音频压缩编码方面将具有较高的研究价值和很好的应用前景。     

音频信号联合编码算法码书长度研究

为进一步减小音频信号的码率,针对基于线性预测编码、SOM神经网络矢量编码以及Huffman编码相结合的声音信号联合编码(以下简称联合编码),提出了通过合理选择码书长度值进一步减小声音信号码率的算法。利用Matlab软件编程进行了不同码书长度值的声音信号编解码实验。实验结果表明,在保证声音质量的前提下,通过合理选择码书长度值,可以使声音信号的码率远低于MEPG-1 Layer3的最低64kb/s标准码率,达到11.025kb/s的码率值。文章提出的编码算法可为音频压缩编码的进一步研究提供参考。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

通信信号调制识别综述

随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深...     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.