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网络结构可控对于网络控制具有重要的意义,其核心是确定结构可控时最少输入节点数量和输入节点集.针对无向网络这一问题,提出了基于无向网络结构邻接矩阵的"0特征值"的结构可控最少节点输入数量求解办法,并进一步得到结构可控最少输入节点集,在此基础上,给出了网络结构优化策略与方法,并对网络进行了优化.实例计算表明,采用邻接矩阵"0特征值"求解无向网络结构可控最少输入节点数量方法,适用于稀疏网络和紧密网络,网络结构优化策略有效,具有很强的现实意义. 相似文献
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神经网络在某交流伺服系统建模中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某交流伺服系统的模型辨识问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络的辨识方法.BP神经网络在非线性系统的辨识中已得到了广泛的使用,但是其存在易陷入局部极小值和对网络结构初值要求高等缺点.根据遗传算法具有全局寻优的特点,先用遗传算法优化得到神经网络权值和阈值的初值,再由BP算法进行局部寻优.辨识结果表明,该算法辨识精度高、收敛速度快. 相似文献
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变结构离散动态贝叶斯网络是对传统离散动态贝叶斯网络的推广,具有更广泛的建模应用价值,但是其推理算法还有待进一步完善.针对变结构离散动态贝叶斯网络的推理算法难以理解、编程计算难、推理速度慢的问题,给出了实现变结构离散动态贝叶斯推理算法的数据结构,并推导了进行并行计算的推理算法和编程步骤,并通过实例进行了算理验证.给出的方法对变结构离散动态贝叶斯网络的编程应用具有参考价值,同时可以加快变结构离散动态贝叶斯网络的推理计算速度. 相似文献
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雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。 相似文献
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针对树枝型部队后勤货运铁路专用线的特点,建立了树枝型专用线取送车模型,提出了一种混合蚁群遗传算法,对取送车作业进行优化。该算法融合了蚁群算法和遗传算法的特点,对蚁群算法进行改进,提高了蚁群算法的收敛速度。同时在遗传算法的交叉操作前,参考蚁群算法产生的种群,提高了遗传算法的求解精度。实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题。 相似文献
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针对无人机路径规划中传统算法面对未知情况时适应程度低、在线求解效率低、计算量大等问题,基于深度强化学习DDPG算法,提出了一种无人机路径规划方法.采用策略网络和评价网络的双网络结构,拟合无人机路径规 划决策函数和状态动作函数,根据状态空间、动作空间和网络结构设计了 DDPG算法模型.通过仿真验证了所提出的路径规划方法的... 相似文献
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模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估 总被引:1,自引:0,他引:1
动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。 相似文献