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11.
无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足,提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行,制定了相关的避让规则,用补偿模糊神经网络进行训练,实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示,编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让,表明了该方法的有效性。 相似文献
12.
13.
一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障 相似文献
14.
在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5~ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。 相似文献
15.
Sobolev空间在偏微分方程理论中占有重要的地位,且关于Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析(MRA)也已经被建立起来。然而在处理偏微分方程的边值问题时就显得有些不足,尤其是捕捉靠近边界层附近的微波。在本文给出中Sobolev空间H^2(I)的尺度函数以及它们之间的双尺度关系。在其基础上可以直接建立Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析(V0真包含V1真包含…),其中Vj是由尺度函数通过平移与伸缩得到的。最后分析了关于Sobolev空间H^2(I)与H^2(I)的多分辨分析关系并给出了Sobolev空间H^2(I)的小波分解算法。 相似文献
16.
讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法,并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计,对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明,神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差,弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点,提高了整个控制系统的鲁棒性,而且可以大大简化动态逆控制律的设计。 相似文献
17.
最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。 相似文献
18.
空袭目标威胁评估模型研究 总被引:4,自引:1,他引:4
以航路捷径、目标类型、机动特性、到达发射区近界的剩余时间,以及电子干扰为主要影响因素,结合多通道防空武器系统的特点,建立了基于层次分析法和模糊综合决策法的空袭目标威胁评估模型。用层次分析法确定各因素权重,以分段函数的形式给出权重系数。针对一给定的中程防空武器系统,用模糊统计计算各影响因素的隶属函数,并给出了模型的计算流程。仿真结果表明,所设计的模型能较准确地评估来袭目标的危险性,且具有较高的灵敏度。 相似文献
19.
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