关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。     

基于BP网络的热工过程模型辨识方法

主要研究了人工神经网络在辨识火电厂热工过程模型中的应用，利用Visual C^ 语言构造BP神经网络,提出了把BP网络权值转换为传递函数的方法，针对火电厂常见的热工过程，不用人为加入特殊的激励信号，只利用现场生产中自然存在的扰动信号进行辨识试验，试验结果准确可靠。     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

基于联邦滤波器的新型故障检测结构及算法

提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的故障检测结构,该结构利用各局部滤波器和参考滤波器共有状态之间的残差进行故障检测.并提出了2种故障检测算法:χ2检验法和Elman神经网络检验法.以组合导航系统为例进行了仿真研究,和其它算法相比该算法计算简单、可靠,不但可以快速检测出外部传感器及参考系统故障,且具有很好的容错性能,能快速检测出故障并进行隔离,使融合后系统依然保持较高精度.     

非线性随机动态系统学习建模方法

在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法，用这种方法对非线性随机系统建模，可以获得更准确伯系统模型，并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。     

时频测量的新技术——相位重合点检测技术

近年来相位重合点检测技术和周期性信号参数测量各种高精度的方法在国内外得到了广泛应用。对这种新技术的基本原理、所派生的频率、周期、相位差和时间间隔测量方法作了介绍。这些新方法测量精度高,测量频率范围宽,设备构成比较简单,在时频测量领域将获得越来越广泛的应用,可能逐渐取代已有的某些测量技术,并可在其它量测量领域获得推广。     

最大时间间隔误差计算方法及其分析

首先给出了基于MTIE估计基本定义的直接计算方法,然后介绍了可使MTIE计算时间大为缩短的判别准则方法,并对这两种方法进行了比较,指出了各自方法的优缺点.     

发现号航天飞机推迟至7月发射

美国航宇局4月28日称，发现号发射时间将由5月份推迟至7月份。航宇局于4月27日暂时停止发射准备工作，继续研究有关安全问题。     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。