使用低分辨率雷达和神经网络进行舰船目标识别

本文研究使用低分辩率下靶区雷达包络线、预处理和神经网络工具进行舰船目标分类的方法。文中使用改进的傅里叶离散梅林变换来提取对雷达姿态角变化不太敏感的某些特征。使用Kohonen的学习矢量量化(LVQ)自组织映射对这些特征矢量进行分类。文中也研究了使用反向传播算法进行训练的前馈网络在目标分类中的应用,并将这一分类系统用于模拟和真实两种数据。对于目标姿态角误差不超过30度的真实数据,分类的正确率高达90％。     

基于CNN的视频火焰识别及模型剪枝

针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

基于SRWNN-FTSM的舰载火箭炮火控系统研究

针对舰载火箭炮大功率交流伺服系统存在的非线性特性以及不确定扰动,提出了一种自回归小波神经网络快速终端滑模控制器(SRWNN-FTSM)。基于快速终端滑模强鲁棒性特点,用自回归小波神经网络对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度,鲁棒性。利用SRWNN-FTSM控制器,有效克服了负载扰动、参数变化等不确定因素的影响。根据Lyapunov理论证明了闭环系统稳定性。仿真实验表明:所提方案可以有效提高系统的响应速度以及发射的命中精度。     

证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法

重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法。Demp-ster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步。利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.     

一种大规模数字I/O通道的扩展方法

针对控制系统中普通数字I/O卡的通道数无法满足大规模数字I/O要求的问题,提出一种数字I/O通道扩展方案,并设计了一种32路光电隔离多通道数字I/O板,通过一个简单实例说明了这种扩展方案的具体实施,并证实其有效性.