样本标签污染条件下的雷达辐射源个体识别技术

针对辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)中由于数据集存在错误标签导致识别率下降的问题,提出了 1种有监督和无监督融合的错误标签识别和纠正方法。首先采用无监督密度峰值聚类方法将数据集中出现的标签错误样本找出,再使用 K折交叉实验对这些标签异常的样本进行预测投票,将得票数多的标签作为错误标签纠正的结果。经过清洗的数据集再通过卷积神经网络进行训练,得到 1个较为理想的辐射源个体识别的网络模型,保证了在样本污染条件下,辐射源个体识别网络仍能具有较好的识别率。文章所提方法的识别率相比未经处理的数据集的识别率在标签错误率小于 30%时平均提高 3.3%;在标签错误率大于 30%时,也能使个体识别率达到 90%左右,验证了文章所提方法在对错误标签的识别和纠正上可以取得较好的效果。     

基于DSP的飞机全电刹车模糊神经网络控制系统

介绍了一种基于DSP的飞机全电刹车模糊神经网络控制系统 ,此系统以电作动器取代液压机构。由于不使用液压机构使得系统更加安全 ,同时刹车效率也有所提高。仿真及试验结果显示该系统具有良好的性能 ,达到了设计要求。     

基于视觉显著性和卷积神经网络的机场目标快速检测

针对现有的机场目标检测算法用于大幅面遥感图像时检测速度慢、准确率低的问题,文章提出了一种基于视觉显著性和卷积神经网络相结合的高效、精确的机场目标检测方法.首先,根据机场形状特征,采用基于直线分布特征的视觉显著性检测方法提取候选区域,对机场的可能位置进行粗定位;然后,设计了一种改进的卷积神经网络分类模型判断候选区域是否为...     

应用BP神经网络针对高通量质子事件的通量数值预报

质子事件的爆发与太阳软X射线辐射有着很强的相关性,利用GOES卫星的1～8 (A)波段和0.5～4 (A)波段的软X射线数据,选取一些特征参量验证该相关性并应用到质子事件短期预报中.在当前质子事件传输物理机制不完全明确的情况下,在现有的预报质子事件有无的模型基础上,利用BP神经网络,根据软X射线通量水平等预测事件质子峰值通量水平,再对训练后的网络进行检验,检验预测所得结果与实际探测值误差小于一个量级,具备一定实用意义.      

具有复合非线性特征不确定系统的自适应反推控制

针对一类具有复合非线性特征的不确定系统,提出了一种自适应反推多滑模近似变结构控制方案.基于模型分解的方法建立了具有复合非线性特征的执行器模型.论文设计径向基函数神经网络近似系统的未建模项,借鉴Nussbaum增益设计技术解决控制增益未知的问题,使用自适应律估计不确定干扰和神经网络近似误差的上边界.自适应近似变结构控制能...     

基于对角回归网络的非线性系统建模

分析了非线性系统神经网络建模的规律,利用对角回归神经网络(DRNN)实现了非线性动态系统的辨识.辨识结构采用串并联模式,网络权值的调整为考虑时变因素的调整算法.与静态神经网络相比,基于DRNN的辨识方法显示出很强的处理动态问题的能力,无需辨别系统阶次,辨识结构简单,收敛速度快.仿真结果表明该方法是有效可行的.      

基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究

研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型,然后直接由辨识结果设计出控制器,并根据控制误差对控制律作在线修正.利用导弹模型进行了控制仿真,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号,具有较好的鲁棒性.      

一种基于联想记忆系统实现图像压缩的新方法

针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法.利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模.首先将图像数据分为多个数据块,然后利用数据块对联想记忆系统进行训练,训练结束后得到该数据块的特征数据,特征数据的数量小于原始数据块,且数值大多在零附近.最后对所有数据块的特征数据重新排序,进行熵编码,从而实现图像数据的压缩.实验结果表明该方法是可行的和有效的,相比传统神经网络,联想记忆系统无需预先训练,不依赖训练集数据和初始值,可以实时编码.      

基于神经网络的风洞尾支杆减振系统

风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构。为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法。对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数。然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比。试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70%以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性。     

基于声发射砂轮磨损监测系统的研究

磨削加工过程中砂轮出现磨损需要反复的修整,砂轮磨损状态的监测可以有效判别砂轮工作状态,减少砂轮修整次数。本文建立了一种基于声发射信号的砂轮磨损监测模型,提出了基于一种小波分解系数均方值统计分析的砂轮磨损状态特征提取方法。同时,采用BP神经网络对砂轮磨损状态进行识别,其输入为3种提取特征,输出为3种不同的砂轮磨损状态。通过磨削试验对监测系统进行评价。结果表明,所提出小波分解系数均方值统计分析的特征提取方法和砂轮磨损监测系统均具有良好的效果。