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。     

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。     

无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.     

网络环境下应用型本科院校大学生自主学习能力的培养研究

计算机与互联网通讯技术的快速发展为高校教学改革提供了契机,提出了基于网络环境的教学方法,冲击着传统的学习方式。应用型本科院校以培养直接面向生产、建设、管理、服务第一线的高级应用型人才为目标,重点培养学生利用网络工具进行自主学习进而获得独立解决问题的能力。因此对充分利用网络教学资源以培养大学生的自主学习能力的研究与探讨就显得尤其重要与迫切。针对信息时代背景下大学生自主学习过程中面临的问题,提出了相应的对策,并提出应用型本科院校应对大学生的自主学习能力水平进行监控与评价。     

一种高空台特种调节阀通用特性修正方法

为解决高空模拟试验台建立初期获取的大量试验数据,与基于厂家所提供阀门特性建立的特性模型仿真结果存在较大误差的问题,提出一种基于神经网络和试验数据修正阀门特性的方法。将使用该方法修正得到的新特性代入特性模型进行仿真,并与试验数据进行对比验证。结果表明:相对于特性修正前的仿真结果,修正后的仿真结果最大相对误差绝对值减小47.8%,相对误差绝对值的平均值减小72.6%。     

要有多少钱才可以真正拥有私人飞机

曾经,一起打高尔夫是商业社交的重要方式;曾经,拥有跑车、游艇是富豪的标志;也许,很快这些将成为过去时,拥有自己的私人飞机将成为顶尖富豪的最新标签。就这样,一波波富豪们被"诱惑"出了头等舱,坐进了私人飞机。私人飞机成为了他们的卧室、会议室、社交场所。