面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法

针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

幽你一默

正小馒头黑皮/编绘老爸,你什么时候也能用四个轮子的车来接我?这个……明天就能实现你的梦想!这孩子!为什么非要用两辆自行车来接你呢?拼爹"宝宝,今天是你的生日,想要什么礼物呀?""嗯……想要那种自制的拼图。""自制拼图呀?那宝宝想要什么图案呢?""要在图案上拼爸爸的样子。""宝宝是要拼好送给爸爸吗?""才不是呢,老师和小朋友都说,现在流行拼爹。"     

潜射弹道导弹出水姿态分析

分析了潜艇深度、纵倾角、横倾角、海面风速、海面波长、平均波高等因素对潜射导弹的偏航角、俯仰角、滚动角、偏航角速度、俯仰角速度、滚动角速度的影响。由于实验数据比较分散,不适合神经网络的训练,所以首先对实验数据模糊化,并用以对神经网络的训练。用训练好的神经网络分析了潜艇单因素变化的导弹出水姿态。     

基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

第19届物理竞赛对我院物理实验教学的启示

通过对北京市第19届非物理类专业大学生物理竞赛,我院和其他几个重点院校实验题得分的对比分析,尤其是实验能力得分率的详细分析,对大学物理实验教学和相关教学改革提供思考和借鉴。     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

弹炮结合武器系统效能评估方法研究

通过Matlab软件编程,建立了一个小规模的弹炮结合武器系统的作战仿真模型,进行蒙特卡罗仿真.通过对仿真结果的分析和参考相关文献,确定影响弹炮结合武器系统作战效能的主要因素.建立一个BP神经网络模型,该模型以这些影响弹炮结合武器系统效能的主要因素为输入,以弹炮结合武器系统对目标的拦截率为输出,利用大量仿真所得数据作为样本对神经网络模型进行训练,并验证了其有效性.