一种无人机辐射源调制样式识别算法

针对小型无人机威胁低空领域且在复杂电磁环境下难识别的问题,提出了 一种基于卷积神经网络的信号识别算法.首先,分析了无人机应用背景下直接序列扩频信号的特性,并采用短时傅里叶变换获取信号时频特征;然后,利用提出的能量阈值降噪法降低时频特征中噪声成分;最后,设计了卷积神经网络用于分类识别.仿真结果表明,该算法在信噪比为-6 ...     

2020年深度学习技术发展综述

对深度学习领域的研究进行综合评述,并对其进一步发展方向进行分析.首先分析围绕注意力机制的深度学习技术最新研究成果,以及在自然语言处理领域取得突破性进展的巨型预训练模型的特点与发展路径;随后概述开源深度学习市场的火热局面及其对技术升级的推动作用;最后分别从香农定律、冯·诺依曼架构、摩尔定律三个角度探讨深度学习技术的未来发...     

2020年人工智能芯片技术发展综述

对人工智能芯片领域的研究进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了分析.首先分析了当前世界主要科技巨头纷纷布局人工智能芯片的现状;然后重点介绍了边缘侧低功耗人工智能芯片的特点与研发应用现状;最后讨论人工智能芯片发展趋势.综述表明,人工智能芯片在越来越多的场景中表现出广阔的应用前景,低功耗和面向通用人工智能的人工智能芯片研发...     

基于深度卷积神经网络的多飞行器构型保持研究

基于深度卷积神经网络设计了"智能-校正"算法以快速生成制导指令;深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络(ResNet)组合成的一个19层深度神经网络,飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵,通过sgd优化和权重衰减正则项将神经网络的训练误差降低至约0.025°;之后针对飞行器运动存在制导指令...     

潜地导弹目标控制快速计算方法

针对潜地导弹目标控制传统计算方法计算量大的问题,首先分析了地球自转、扁率因素对潜地导弹实际射程的影响;然后通过潜地导弹目标控制计算输入输出变量的选择、输入输出数据的预处理及训练集的设计等,基于BP神经网络建立了潜地导弹目标控制的快速计算模型.仿真计算结果表明,潜地导弹目标控制快速计算模型具有较高的计算精度和较快的计算速...     

不对称Hopfield神经网络的稳定性分析

Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络是一个高度互联,结构一致,便于物理电路实现的非线性动力学系统,基于稳定性和考虑,已有的研究和应用通常局限于神经元之间具有对称突触承接的问题,而实际中面临更多的却是非对称问题,本文应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ第二方法对一种特殊的不对称Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的稳定性进行了证明,为神经网络在各种实际优化计算中的应用开辟了新的理论途径。     

神经网络发展探析

主要介绍神经网络近期新发展,扼要阐述其原理、结构、模型、算法、特性、应用前景及发展现状与趋势。     

论用于控制和估计的某些神经网络结构和要求

虽然在自动目标识别(ATR)和其他模式识别/分类应用领域有成功地使用神经网络(NN)算法的巨大潜力,但是(如本文所述的)遇到了在反馈控制设计中至今不能严格使用NN的一些值得注意的障碍。本文介绍与控制和估计理论(以及与INS/GPS导航系统中实际的故障检测)有关的涉及NN的若干问题和矛盾的现状。为了促进发展和给出综合展望,我们也介绍应用控制和估计理论中的技术和结果所取得的许多新的值得称赞的NN结果。     

基于自适应模糊神经网络的油料消耗预测模型

根据我军油料消耗预测方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,激励预测模型,利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有作战估计条件,即可对部队日平均油料消耗做出预测。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.