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581.
随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点。从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述。给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追逃问题;对于追逃策略求解,分别针对闭环策略和开环策略,分析了各种方法的优缺点;围绕人工智能算法与轨道追逃问题的结合,阐述了基于深度神经网络和强化学习的轨道追逃策略的研究现状。关于未来展望,提出了追逃博弈态势分析、多航天器博弈控制、三体条件下博弈动力学与控制等发展方向。 相似文献
582.
武器——目标分配问题的一种算法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了基于神经网络的、用于解算武器——目标分配(WTA)问题的并行算法。WTA问题是对于多个入侵敌机(目标)如何分配多个现有防御兵器迎击的间题。处理该问题的高速化是现代防空系统中必不可少的能力。最佳分配解的定义是,根据此解分配迎击武器可以使击落全部敌机的失败概率最小。提出的并行算法是以Hop-filed和 Tank的神经网络模型为基础,使用了K×M个处理单元(二进制神经元),其中M为武器平台数.K为目标数。12个战例的仿真结果表明,本算法的解算速度是现有算法的9.0~34.3倍,而且击落全部敌机的失败概率还略有减小。这些仿真结果可用于设计高性能防空系统。 相似文献
583.
584.
为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。 相似文献
585.
行星齿轮箱振动信号在各频段的能量分布与其故障类型有关。利用Daubecics小波包将不同故障的振动信号分解到各个频带。BP神经网络的输入是各频带的能量——行星齿轮故障的特征向量,用神经网络识别故障类型。通过实验验证了该方法可以快速、准确地进行故障模式识别,达到良好的预期效果。利用此方法可以有效解决武装直升机武器系统复杂故障现象问题。 相似文献
586.
介绍了如何利用神经网络对复杂导弹系统可靠性进行预测。对利用导弹地面测试数据和可靠性数据预测未来导弹可靠性问题进行了描述。给出了建模思路和方法框架。探讨了基于因子分析的可靠性数据特征选择方法、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门循环网络(GRU)以及输出数据融合方法。在实例中利用该方法对其飞行可靠性进行了预测,验证了方法的可行性与有效性。该方法可以充分利用复杂系统地面测试数据、可靠性数据中隐含的信息以及多种神经网络的优点,具有一定的通用性与实用性。 相似文献
587.
自动目标识别是红外成像精确制导武器系统的关键技术,针对传统红外目标识别算法在复杂环境作战中存在目标特征建模复杂、识别率低等问题,提出一种基于改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法。结合红外目标特性,调整ZFNet的卷积层和池化层数量,加入空间变换网络以提高对数据变换的鲁棒性;对Dropout层的丢弃率变化进行可视化分析并确定选取原则,以提高红外目标的识别率。通过试验结果与传统方法相比,该方法具有较高的识别率,能够为红外成像导引头目标识别算法设计提供参考。 相似文献
588.
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