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211.
人工神经网络在磁情预报中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
介绍了人工神经元网络在磁情预报中的应用研究,并对具体应用于C9指数预报的MLP的拓扑结构,预报效率及在预报时所表现出的特点和问题进行了讨论。 相似文献
212.
通过对卫星太阳电池阵输出电流影响因子进行分析,提出了一种基于人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法优化BP神经网络的太阳电池阵输出电流预测方法。将太阳入射角、卫星太阳电池阵工作温度、卫星星时等遥测量变换后作为神经网络输入,进行输出电流预测。考虑到神经网络对初始权值及偏置敏感的特点,采用ABC改进算法对神经网络初始参数进行优化。该模型可用于卫星太阳电池阵电流输出能力分析、太阳电池阵预警及异常检测等。实验测试表明,模型能够取得较高预测精度,同星预测均方根误差(Mean squared error, MSE)为0.10 A,跨星预测均方根误差为0.12 A,其精度明显优于传统数据拟合方法。利用该模型及本文提出的预警策略进行预警,对于7年5个月的正常卫星数据没有发生误报,对于某异常卫星数据能够及时进行预警。 相似文献
213.
当用户的观测需求超过卫星的观测能力时,天文卫星的任务规划就成为一个超额订购的问题。对于该问题,设计了一个包含聚类阶段和短期任务规划阶段的框架。首先建立了任务聚类模型,用于减少超额订购任务的规模。其次,使用聚类的结果作为输入,建立了短期任务规划的数学模型。最后,提出了一种自适应混合搜索策略的人工蜂群算法,在基本人工蜂群算法中引入了自适应精英全局-局部搜索策略和自适应变邻域最优搜索策略,以求解聚类和短期规划问题。所提出的算法在实验中表现出更好的寻优能力和更快的收敛速度。此外,它还有效地减少了聚类阶段的任务数量,提高了短期任务规划阶段的任务完成度。 相似文献
214.
基于人工神经元网络的产品评价方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
顾斌 《自动驾驶仪与红外技术》2001,(1):42-45
本文分析了BP神经元网络的基本原理,建立了应用模型,探讨了其基本方法在产品评价中的应用。 相似文献
215.
216.
217.
针对星球探测机器人在未知环境中三维场景重建存在的计算复杂度问题,提出基于网格候选点的三目立体匹配算法。在空间中建立代表深度信息的网格节点,并对深度方向的节点分布进行合理规划,确保候选点稠密匹配的准确性和高效性。候选点匹配解决了传统立体匹配算法中图像校正带来的实时性问题,同时采用三目视觉系统代替双目,通过另一组对应点的相似性测度对潜在歧义的少量候选点进行二次判决。实验证明,由于处理每组图像对不再需要进行极线校正,因此计算代价与传统的匹配算法相比有一定降低,而第三台摄像机有效消除了匹配歧义,计算量相对于双目系统也没有明显增加。
相似文献
相似文献
218.
219.
为提高选星算法的性能,提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化(PSO)选星算法。该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性,克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点。将每种卫星组合看作空间中的一个粒子,选取几何精度因子(GDOP)作为适应度函数。利用所提算法更新粒子自身位置,优化卫星组合与几何精度因子。利用实际数据对所提算法进行验证和对比,结果表明:改进的选星算法在保障选星效率的同时,选星结果的准确性优于标准的粒子群优化选星算法。 相似文献
220.
利用低成本的微纳卫星组成星群协同执行空间任务,近年来引起了航天界的广泛关注.针对星群松散编队控制任务,将人工势场法和基于相对运动动力学方程的速度反馈控制相结合,在各颗卫星和目标之间构造吸引势场,在各颗卫星之间建立基于位置信息的避碰势场,在空间障碍物附近建立避障势场,同时引入速度反馈控制律,综合实现星群松散编队控制,并通... 相似文献