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291.
采用基于Vega和Creator的虚拟现实仿真机制和人机交互设备,构建某型工程车训练仿真系统虚拟操作训练环境。根据位置跟踪传感器跟踪受训人员手的位置和姿态,使用数据手套获取受训人员手部各关节数据,驱动虚拟手实现人机交互,完成虚拟操作训练任务,并采用前馈神经网络模式识别法和空间位姿判别法,分别对静态手势和动态操作命令进行识别。 相似文献
292.
基于QFD-BP神经网络的装备保障能力需求分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对装甲机械化部队作战基本流程,分析了部队装备保障基本任务,给出了任务剖面图。根据任务决定能力需求的原则,进行了装备保障任务到系统能力的需求分析,并对系统能力进行功能能力和使用能力分解,建立了任务-能力需求转换的QFD(Quality Function Deployment)质量屋结构图。利用QFD的BP神经网络对装备保障任务-能力重要程度进行分析,得出了系统能力的需求权重,给出了关键能力指标,为基于能力的装备保障系统建设提供参考。 相似文献
293.
基于一般的弱连续T-模与取大(V)模糊算子的复合,建立了具有一般意义的动态模糊神经网络——模糊Hopfield神经网络,并系统分析了该动态系统的性能:在Hamming距离意义下证明了该网络是稳定的,而且其平衡点(吸引子)具有全局Lyapunov稳定性。最后,提供了一种有效的学习算法。 相似文献
294.
295.
针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明:该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。 相似文献
296.
297.
神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。 相似文献
298.
299.
现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。 相似文献
300.