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271.
VHF地空数据链网关信息处理模式分析 总被引:2,自引:0,他引:2
VHF数据链网关信息处理模式直接影响系统的实时性,采用排队论模型详细分析了两种信息处理模式对系统实时性的影响,进行了计算机仿真,通过分析仿真结果,得到了适合的信息处理模式。 相似文献
272.
基于模糊神经网络的软件可靠性早期预计方法 总被引:4,自引:1,他引:3
在基于模糊神经网络的基础上,提出了一种新的软件可靠性早期预计方法.通过分析软件缺陷产生的原因,给出了导致软件缺陷产生的因素.同时,深入讨论了软件可靠性早期预计的建模方法.在此基础上,利用模糊神经网络建立了软件可靠性早期预计的模型,并且给出了具体的步骤. 相似文献
273.
空中交通服务电报智能处理系统 总被引:2,自引:0,他引:2
空中交通服务电报采用固定的信息编组方式组织报文.由于传输差错及人为因素引起了报文的非标准化,计算机自动处理困难.本文提出了基于模式识别、神经网络技术的报文处理算法,并进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的报文正确识别率,以及维护简单、扩充方便灵活的优点. 相似文献
274.
人工神经网络技术在光电检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
张广军 《北京航空航天大学学报》2001,27(5):564-568
人工神经网络不仅被广泛用于人工智能、自动控制、机械人、统计学等领域的信息处理中,还越来越多地被应用于光电检测.综述了人工神经网络技术在光电检测中的最新应用进展,重点讨论了人工神经网络技术在谷物蛋白质含量近红外在线监测、结构光三维视觉检测、焊缝缺陷射线实时成像识别、表面粗糙度及球半径精密测量应用中的优点和局限性,以期进一步推动本领域的研究和发展. 相似文献
275.
276.
277.
Deep learning has been probed for the airfoil performance prediction in recent years.Compared with the expensive CFD simulations and wind tunnel experiments, deep learning models can be leveraged to somewhat mitigate such expenses with proper means. Nevertheless, effective training of the data-driven models in deep learning severely hinges on the data in diversity and quantity. In this paper, we present a novel data augmented Generative Adversarial Network(GAN), da GAN, for rapid and accurate fl... 相似文献
278.
进化神经网络在复合材料格栅结构设计中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
根据Kolmogorov多层神经网络映射存在定理,利用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替实际结构优化过程中存在的大量有限元计算,从而提高优化效率。以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构的优化问题进行了分析研究。算例表明,在相同(有限元)样本数据的情况下,进化神经网络通过自适应调节网络结构和权值,可获得比BP神经网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力。该方法可为解决大型复合材料结构优化设计提供一条高效途径。 相似文献
279.
280.
John Bosco Habarulema Lee-Anne McKinnell Pierre J. Cilliers Ben D.L. Opperman 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2009
The propagation of radio signals in the Earth’s atmosphere is dominantly affected by the ionosphere due to its dispersive nature. Global Positioning System (GPS) data provides relevant information that leads to the derivation of total electron content (TEC) which can be considered as the ionosphere’s measure of ionisation. This paper presents part of a feasibility study for the development of a Neural Network (NN) based model for the prediction of South African GPS derived TEC. The South African GPS receiver network is operated and maintained by the Chief Directorate Surveys and Mapping (CDSM) in Cape Town, South Africa. Vertical total electron content (VTEC) was calculated for four GPS receiver stations using the Adjusted Spherical Harmonic (ASHA) model. Factors that influence TEC were then identified and used to derive input parameters for the NN. The well established factors used are seasonal variation, diurnal variation, solar activity and magnetic activity. Comparison of diurnal predicted TEC values from both the NN model and the International Reference Ionosphere (IRI-2001) with GPS TEC revealed that the IRI provides more accurate predictions than the NN model during the spring equinoxes. However, on average the NN model predicts GPS TEC more accurately than the IRI model over the GPS locations considered within South Africa. 相似文献