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181.
为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。 相似文献
182.
183.
现代无线通信应用对FFT计算吞吐率与灵活性需求越来越高,针对传统方案实现FFT计算时难以兼顾性能与灵活性的问题,提出一种应用定制指令集可重构结构ASRA,实现了FFT算法在该结构上的映射优化。ASRA在静态多发射处理器内紧耦合应用定制的混合粒度可重构硬件作为扩展功能单元簇,通过运行时重构动态切换扩展指令集。ASRA采用多体便笺存储器、多端口便笺管理单元及可重构互连构成片上缓存系统,结合多体并行访问、循环级乒乓交替、读/写流水化等技术有效提高了访存带宽;静态多发射和运行时语境管理机制支持核心循环的硬件自动流水执行和软流水执行,开发了指令级、数据级和循环级等多层次并行性。实验结果表明,ASRA大幅提升了FFT计算吞吐率,且支持的FFT计算参数更加灵活,而增加的面积开销相对较小。 相似文献
184.
高空长航时无人机编队协同侦察任务规划 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。 相似文献
185.