基于小波神经网络的货运量预测

选取我国1979—2011年国民生产总值、能源生产总值、进出口贸易额、社会消费品零售总额和固定资产投资总额5项指标作为货运总量的主要影响因素,以货运总量为输出,建立了基于Morlet小波函数的小波神经网络预测模型。该模型能够揭示货运量与相关变量之间的非线性映射关系,经实例分析得到了较满意的结果,并通过与实际货运量和BP神经网络预测结果的对比,证明了小波神经网络在货运量预测方面应用的可行性。     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

压电执行器 NLDDS及神经网络非线性建模与控制

本文采用非线性动态数据系统(NLDDS)建模方法和非线性递推最小二乘算法,对具有迟滞非线性特性的压电陶瓷微进给执行器的动态特征进行了建模、预报与控制,并且用人工神经网络对该类系统的建模与控制进行仿真。结果证明上述方法在一定程度上是可行的和有效的。     

宁夏回族自治区国防动员委员会召开第六次全体会议

正4月9日,宁夏回族自治区国防动员委员会在宁夏军区召开第六次全体会议。会议以党的十八大、十八届三中全会和习主席系列重要讲话精神为指导,围绕落实强国强军战略目标、推动军民融合深度发展、提升国防动员应战应急能力,认真传达学习兰州军区国动委六次全会精神,深入分析面临形势,系统总结部署工作,研究审议了《宁夏回族自治区关于推动军民     

军地合力推进军民融合深度发展

正党的十八届三中全会提出,要推动军民融合深度发展,在国家层面建立军民融合的统一领导、军地协调、需求对接、资源共享机制。走军民融合式发展之路是我们党领导中国革命和建设长期实践经验的科学总结,是顺应当今时代发展趋势和军事变革潮流的现实要求,是实现富国与强军相统一的必然选择。新形势下,深刻领会和贯彻落实军民融合深度发展重大战略思想,统筹国防建设与经济建设,是摆在我们面前既现实又紧迫的课题。     

基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识方法研究

针对核动力蒸汽发生器在瞬态、启动和低功率下的“收缩”与“膨胀”现象引起的逆动力学效应使核动力蒸汽发生器水位特性难以辨识的问题,提出了基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识的新方法.采用串-并联型辨识结构,以保证辨识的收敛性和稳定性.网络训练采用Levenberg-Marququardt BP学习算法.仿真结果表明,所提出的方法能够正确地辨识核动力蒸汽发生器的水位特性,且具有较高的辨识精度.     

精密机床神经网络法精度建模

介绍了神经网络理论在数控机床误差建模中的应用。以精密气浮花岗石铣床为研究对象 ,建立了机床的精度模型 ,并为此设计了一种特殊的检具 ,构造了训练样本。通过神经网络精度模型对机床的定位精度进行预测。实验结果表明该方法是可行的。     

智能理论在BIT设计与故障诊断中的应用

近２０年来机内测试（ＢＩＴ）技术从理论到应用取得了显著进展，已成为提高产品测试性和诊断能力的有效途径。本文概述了ＢＩＴ技术的特点，分析了国内外ＢＩＴ的发展趋势，对ＢＩＴ智能化从系统设计、信息处理到综合决策各阶段进行概括，对专家系统、神经网络、模糊理论、信息融合等智能理论在ＢＩＴ中的应用进行了综合分析，并初步建立智能ＢＩＴ的理论框架     

调制方式的自动识别方法

本文介绍调制信号的神经网络识别方法,以及多进制数字调相信号的次优识别方法,实验结果表明两种方法具有正确识别率高,信噪比要求低,性能优于目前使用的识别方法。