一种复合模式的人脸识别系统设计

通过综合考察红外 可见光图像人脸识别的优缺点,利用红外温谱图进行人脸检测与识别的优势,在研究可见光和红外人脸温谱图识别技术以及两者融合技术的基础上,提出和设计了一种新的红外 可见光复合模式的人脸识别系统。初步实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,系统具有良好的识别能力。     

基于神经网络的导弹系统辨识

详细地讨论了神经网络在导弹动态特性中的应用 ,利用神经网络的万能拟合能力进行了神经网络的训练和仿真 ,为导弹离散控制系统的设计提供了有效的工程数据 ,给导弹系统的系统辨识提供了一条新的方法和思路     

计算机辅助加工工件变形分析方法研究

为迅速、准确、合理地确定切削加工的工艺参数 ,将有限元方法、人工神经网络和遗传算法运用于计算机辅助加工工件变形分析中。通过合理的系统设计 ,实现了对工件切削加工变形量的准确预报和对加工参数的正确优化。实际生产证明 ,采用本方法优化确定加工参数 ,达到了预期的迅速、准确、合理的目标 ,有效地降低生产成本 ,提高生产率     

人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。     

混凝土结构构件研究中的几个问题探讨

对混凝土结构构件理论研究中的试验数据的完整性、计算假设的真实性及计算模性的合理性等问题进行了讨论，指出小尺度试件的试验数据不能完全反映混凝土构件的工作特性，混凝土构件破坏标准不一致性、试验数据的完整性、既有理论不能统一考虑构件正截面和斜截面的承载力等问题有待进一步解决，说明了人工神经网络理论是可能的分析方法之一。     

深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

智能控制在空战仿真中的应用

智能控制是以复杂系统(对象、任务、环境中至少有一个是复杂的)控制为目标的一个研究领域。智能控制以其特有的控制复杂对象的能力，产生伊始就引起了空战仿真界的高度重视。20世纪70年代中期，美国决策科学公司(DicisionScienceIncl就提出了自适应机动逻辑的方案(AML)。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

一种模糊学习Petri网模型及其收敛性分析

Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统建模的有力工具,但其学习能力不强。以Petri网的基本定义为基础,结合模糊逻辑和Petri网模型,并在此基础上引入人工神经网络技术,定义了模糊学习Petri网模型。模型中的隐含库所和变迁将人工神经网络中隐含神经元内部信息处理过程明确化,然后对该模型提出一种逐层调整变迁阈值的训练算法,该算法通过逐层调整的方式来获取变迁的阈值,改善了网络的学习效率,并对算法的收敛性进行了证明。最后,以故障推理实例验证了算法的有效性与实用性。