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411.
针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q-learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力。 相似文献
412.
413.
传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现. 相似文献
414.
415.
416.
循环神经网络作为一种处理时序数据的有效模型,已在序列标注问题上得到了广泛应用。为解决序列标注中典型的中文分词任务,基于门限循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络,提出了一种改进的双向门限循环单元条件随机场(BI-GRU-CRF)模型,该模型不仅可以通过双向门限循环单元有效利用双向上下文信息,而且可以通过条件随机场层联合考虑相邻标签间的相关性,得到全局最优的标记序列结果。在常用的中文分词测评集(PKU、MSRA)以及由构建的军事领域分词语料上,分别采用四词位及六词位标注法进行了实验,结果表明BI-GRU-CRF模型具有良好的分词性能,且六词位标注法可以改进分词效果。 相似文献
417.
针对传统模型参考自适应控制存在的鲁棒性问题和神经网络结构庞大因而计算量膨胀的问题,提出了一种变结构神经网络L1自适应控制方法,其中变结构神经网络用于在线辨识系统存在的未知非线性函数,该网络通过对节点进行唤醒与催眠以动态调节结构,以最少的节点数进行有效的逼近,降低计算复杂度;L1自适应控制用于网络权值学习与系统非线性补偿,反馈回路中设有一个低通滤波器,只要满足L1增益条件,就能确保系统的输入输出信号的瞬态响应和稳态跟踪性能与一个期望的线性时不变系统的响应保持一致。通过对四旋翼飞行器进行仿真,验证了该方法的有效性。 相似文献
418.
研究一类具有随机时滞与随机干扰的离散型BAM神经网络的全局指数稳定性,所建模型同时考虑离散时滞变化区间与分布概率对稳定性的影响.通过构造新的Lyapunov泛函并结合线性矩阵不等式(LMI)方法,得到了均方意义下依赖于时滞分布的全局指数稳定性条件. 相似文献
419.
研究一类具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性,通过构造一个新的Lyapunov-Kra—sovskii泛函,并应用It6公式、随机不等式技术,得到了基于线性矩阵不等式(LMI)的均方意义下的全局稳定性判定条件. 相似文献
420.