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脑与认知是利用神经形态计算来模拟生物大脑处理信息的过程,被认为是探究甚至实现人工智能的最直接技术路线,而且可以为人工神经网络研究提供基础导向,因为人类和动物"先天"的结构对其技能和习性有着决定性作用。对近期脑与认知的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。综述表明,类脑仿生研究与应用改进了人工智能系统,重建复杂的大脑皮层神经网与回路是当前研究重点;脉冲神经网络被认为是目前深度神经网络的"继承者";脑机接口技术发展呈现非侵入式趋势,面向语言障碍病患实现语音合成的脑机接口技术成为近期新兴研究方向。 相似文献
725.
基于强化学习的无人机自主机动决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于连续动作集强化学习的无人机机动决策方法。通过Actor-Critic强化学习构架下的NRBF神经网络输出状态真实效用值与连续动作控制变量,效用值与动作控制变量的输出层共用隐层以简化网络结构。结合相对熵理论设计隐层节点的自适应调整方法,有效减少了隐层节点数目。对输出动作控制变量,采用基于高斯分布的连续动作选择策略,并依据训练次数调整随机动作控制变量的概率分布,提升了网络对未知策略的探索能力。在3种不同空战态势下的仿真验证了该方法的有效性,结果表明该方法生成的策略鲁棒性较强,动作控制量更加精确。 相似文献
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跳频通信因其良好的抗干扰性和低截获性,在军事通信中备受青睐。因其在军事通信中的重要作用,研究跳频信号的检测方法显得尤为紧迫。基于小波分解与希尔伯特-黄变换的跳频信号检测方法,有效地解决了跳频信号检测过程中时间分辨率和频率分辨率不能同时兼顾的问题,提高了跳频信号检测的精度。在此基础上对最优去噪小波基的选取问题进行了深入研究。通过改进信噪比与信噪比增益这个小波去噪质量评价指标,提出了改进的最优小波基选取方法,有效地解决了非合作通信中信号真值未知情况下最优小波基的选取问题。同时利用这一方法成功实现了跳频信号的检测,为检测跳频信号提供了新思路。 相似文献
727.
728.
729.
730.
针对无速度信息的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种带观测器的机械臂免模型模糊基函数网络输出反馈PD控制。所设计的模糊基函数网络被用来估计关节速度,并同时用来补偿系统的未知不确定。网络的权值及参数调整采用混合算法,且能够在线自适应实时调整,不需要离线学习阶段。所提出的观测器及控制器均不需要任何的机械臂动态模型(包括惯性矩阵逆),并通过引入PD控制使整个方案更易工程实现。基于Lyapunov理论证明了整个闭环系统一致最终有界。两关节机械臂试验结果进一步证明了这种基于观测器的反馈控制算法的有效性。 相似文献