多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。     

航天器轨道追逃动力学与控制问题研究综述

随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点。从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述。给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追逃问题;对于追逃策略求解,分别针对闭环策略和开环策略,分析了各种方法的优缺点;围绕人工智能算法与轨道追逃问题的结合,阐述了基于深度神经网络和强化学习的轨道追逃策略的研究现状。关于未来展望,提出了追逃博弈态势分析、多航天器博弈控制、三体条件下博弈动力学与控制等发展方向。     

高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。     

MATLAB神经网络的舰船磁场强度估算

舰船磁场建模常采用的方法有谐波分析、磁体模拟和有限元等方法,但普遍存在通用性不强和计算复杂等缺点.为了方便快捷地对舰船磁场强度进行估算,通过梳理影响舰船磁场强度的主要因素,利用神经网络的方法建立估算模型,网络学习采用MATLAB环境下的改进BP算法,网络训练时间短,从仿真的结果来看,估算模型具有估算精度高、通用性强的特点,补充了舰船磁场建模方法.     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。     

星载光学遥感成像系统复杂性分析

为研究星载光学遥感成像系统的复杂性,由复杂系统的基本特征与系统研究的基本原则出发,通过对成像全链路流程的分析,确定光学遥感成像系统的复杂性来源及其表现形式。建立星载光学成像的数学模型,以系统重要参数——调制传递函数为基点,通过正过程建模分析和逆过程测量计算相结合的方式,分析了系统复杂性研究的基本原则,即还原论与整体论相结合、定性与定量相结合的过程。由正、逆过程的对比分析,一方面阐述了系统性能与各个环节参数之间的关系,另一方面又由正则化盲反卷积的方式得到图像中真实的调制传递函数。二者相辅相成,既能通过补偿系统复杂性因素影响提升系统性能,又能进一步指导系统优化设计。     

基于BP神经网络的UCAV航迹综合评价

针对目前航迹规划过程中评价指标难以统一且指标权重确定过分依赖主观经验的问题,在建立较为完备的UCAV航迹评价指标体系基础上,引入BP神经网络对UCAV备选航迹进行综合评价,从备选航迹的样本数据出发,客观分析航迹的优劣,为决策者提供更加科学合理的参考依据,最后结合仿真算例,验证了该方法的可行性。     

磁致伸缩作动器的位置跟踪补偿控制

为提高磁致伸缩作动器控制精度,以 Jiles-Atherton 磁滞和动力学模型为基础,通过优化偏执磁场和预紧力来提高作动器线性度,并基于前馈控制、PID 反馈控制及柔性神经网络理论,提出了前馈补偿 PID 及柔性神经网络前馈补偿 PID 控制策略。同时,以偏置正弦和阶跃为指令信号,研究作动器的位置跟踪和补偿控制。仿真表明：相比常规 PID 控制和前馈补偿 PID 控制,柔性神经网络前馈补偿 PID 控制具有更好的位置跟踪效果和抗干扰能力,具有无振荡、无超调、响应速度快的特点。     

基于神经网络的整流罩空调系统传感器故障诊断

针对卫星整流罩空调系统中传感器故障问题,分析了其典型故障模式及影响因素,构建了传感器故障诊断系统模型,提出了利用空调监控系统采集的历史数据建立径向基神经网络估计器的传感器故障诊断方法。将估计器应用于空调系统表冷器控制单元,对传感器的偏置故障和精度下降故障进行了模拟故障仿真应用实验,实验结果表明了该故障诊断方法的有效性和正确性。