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自适应动态规划方法(ADP)是一种基于强化学习框架的智能控制方法,通过函数近似技术,最终得到动态规划问题的近似最优控制策略.本文对ADP方法在航空航天飞行器鲁棒控制的研究进行综述.首先,介绍了ADP方法基本结构框架与典型算法实现原理.进一步,对于ADP方法在高超声速飞行器系统,导航制导系统以及无人机系统在鲁棒控制中的相关研究进行介绍.最后,对未来航空航天飞行器领域ADP方法的发展前景进行了分析. 相似文献
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在图像分类任务中,零样本图像分类问题已成为一个研究热点。为了解决零样本图像分类问题,采用一种基于生成对抗网络(GAN)的方法,通过生成未知类的图像特征使得零样本分类任务转换为传统的图像分类任务。同时对生成对抗网络中的判别网络做出改进,使其判别过程更加准确,从而进一步提高生成图像特征的质量。实验结果表明:所提方法在AWA、CUB和SUN数据集上的分类准确率分别提高了0.4%、0.4%和0.5%。因此,所提方法通过改进生成对抗网络,能够生成质量更好的图像特征,从而有效解决零样本图像分类问题。 相似文献
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基于神经网络的机器人迭代学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
王从庆 《南京航空航天大学学报》1998,30(4):395-399
针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于BP神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。 相似文献
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视觉跟踪中,高效鲁棒的特征表达是复杂环境下影响跟踪性能的重要因素。提出一种深度稀疏神经网络模型,在提取更加本质抽象特征的同时,避免了复杂费时的模型预训练过程。对单一正样本进行数据扩充,解决了在线跟踪时正负样本不平衡的问题,提高了模型稳定性。利用密集采样搜索算法,生成局部置信图,克服了采样粒子漂移现象。为进一步提高模型的鲁棒性,还分别提出了相应的模型参数更新和搜索区域更新策略。大量实验结果表明:与当前主流跟踪算法相比,该算法对于复杂环境下的跟踪问题具有良好的鲁棒性,有效地抑制了跟踪漂移,且具有较快的跟踪速率。 相似文献
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当前火星探测器环绕段的导航信息主要依赖地面深空探测网提供,基于光学成像的导航方式尚不能提供较高的导航精度。因此提出一种应用相对测量的探测器实现火星环绕段的自主导航。两颗编队飞行的探测器进行相对测量,观测信息为探测器之间的相对视线矢量(LOS)。同时利用主星的星敏感器确定星体在惯性空间的姿态,将观测信息转换至惯性系下获得简化的观测方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对卫星的轨道进行确定。介绍了具体导航方案的实现方法和技术细节,使用粒子群优化方法(PSO)对模型设计的相关参数进行优化,导航精度得到明显提高。实现位置确定精度10 m,速度确定精度0.01 m/s。为设计最优的编队导航系统参数提供了有效思路。 相似文献
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加强空管能力建设 促进行业全面发展——在民航总局空管局形势报告会上的讲话 总被引:1,自引:0,他引:1
按照总局空管局先进性教育活动安排,3月30日,民航总局空管局局长苏兰根联系当前和今后一段时期民航空管发展面临的形势和任务,围绕如何加强空管能力建设、促进行业全面发展这一主题,为空管局党员作了形势报告。以下是报告的详细内容。 相似文献
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