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。"     

基于改进神经网络PID的永磁同步电机控制研究

永磁同步电机是高度耦合的非线性时变系统,针对传统的比例积分微分(proportion inte-gration differentiation,PID)控制方式不能完全发挥内置式永磁同步电机的最大转矩电流比控制响应快、精度高的优点,提出了 一种基于差分进化算法的优化神经网络对电流环PID参数进行整定的控制方法,采用Ma...     

相控阵天线物理和功能毁伤评估方法研究

针对相控阵天线毁伤评估中物理毁伤情报提取难、功能毁伤程度判断难的问题,运用计算机视觉和相控阵天线仿真技术,探索智能化毁伤评估方法.在航侦图像基础上,通过计算机视觉技术提取遭毁伤阵元位置信息,得到物理毁伤结果,根据阵元位置信息在Matlab环境中构建天线模型,仿真对比打击前后探测距离和抗干扰性变化,得到功能毁伤情况.仿真...     

利用改进Elman神经网络预测舰船感应磁场

在舰船感应磁场的所有分量中,垂向感应磁场垂直分量很难依靠传统方法进行测量,测量精度也容易受到地磁模拟场均匀度的影响。为避免这一缺陷,提出了粒子群优化Elman神经网络的感应磁场预测方法。在硬件设施良好的磁场监测站测量不同地磁环境下的舰船感应磁场垂直分量、地磁场信号等信息,并建立数据库,利用粒子群优化Elman神经网络学习舰船垂向感应磁场垂直分量与这些磁场信号之间的非线性关系,进而对舰船在未知区域的垂向感应磁场垂直分量进行预测。仿真分析和实验室物理模型实验均验证了该方法的有效性。     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法.该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像...