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基于模糊聚类-BP神经网络模型的战场目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
神经网络可以用来识别战场目标,但是传统神经网络具有样本多、学习速度慢的问题.为了解决上述问题,建立了一种基于模糊聚类和神经网络相结合的目标识别模型.仿真实验表明,用该模型进行目标识别,可以科学地选取样本,提高网络的训练速度和运行速度,并且能确保目标识别的正确率. 相似文献
715.
结合舵减摇控制中通用线性模型与模糊线性模型的优缺点,采用了一种根据遭遇角的不同自动切换控制器设计模型的并行双模切换舵减摇控制方案。为在线自动辨识遭遇角,提出基于横摇功率谱密度柱状图的神经网络辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识精度较高,且比传统重心法节省了在线计算量与存储数据库所需的存储空间,简化了辨识流程。 相似文献
716.
717.
为了避免靶场光学测量数据异方差性导致的普通最小二乘估计非有效、显著性检验失去意义和模型的预测失效问题,采用了图形分析、Goldfeld-Quandt和Breusch Pagan Godfrey方法检验光学测量数据异方差性,并针对光学测量数据的异方差性提出分段加权最小二乘修正的方法。通过理论分析,对某设备方位角测量数据进行实验验证,取得了残差平方数据、G-Q检验统计数据、BPG检验统计数据和分段加权最小二乘BPG统计数据。结果表明应用图形分析法对光学测量数据进行异方差性检验最直观和简捷,适合存在明显异方差性的检验,G-Q检验法不适用光学测量数据的异方差性检验,BPG检验理论完整且适合光学测量数据的异方差性检验,分段加权最小二乘方法有效合理,消除了异方差性对回归模型的影响。 相似文献
718.
高速布放的微型海光缆下沉状态研究 总被引:1,自引:1,他引:1
研究了高速布放的微型海光缆(SFOMC)的下沉状态,分析了洋流、微缆外径、微缆单位长水中重力以及布放速度对下沉状态的影响.计算机仿真结果表明,上升流是影响SFOMC下沉状态的决定性因素,在选择路由时,一定要避开有上升流的海域,同时要加快下沉速度,还应尽量选用外径较小的SFOMC;而下沉速度受SFOMC的单位长水中重力的影响不大,没有必要设计制造大重力的单位长水中重力的SFOMC,且下沉速度与布放平台的航行速度无关. 相似文献
719.
从现行的消磁脉冲电流对发电机组转速产生较大影响的事实出发,研究机组运行情况的数学模型,建立了基于Matlab的系统框图模型,并进行仿真实验,实验结果定量描述了消磁脉冲电流对机组转速影响的程度.在此基础上,提出了使用上升沿较缓的电流波形的方案.仿真结果表明,该方案可行. 相似文献
720.