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272.
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现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。 相似文献
274.
矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。 相似文献
275.
针对传统预测制导方法中高精度制导与快速实时解算之间的矛盾,提出了一种基于最优制导模板的神经网络预测制导方法。该方法采用基于高置信度飞行器运动模型仿真计算预测弹道落点,利用优化理论进行迭代解算制导变量,以此为基础离线生成样本数据;通过选择合适的多结构模态神经网络,进行基于调度管理的神经网络训练,完成神经网络控制器的设计。针对CAV进行了算例设计,结果表明:该制导方法在线计算量少,制导解算速度快,制导精度高,综合性能远优于传统的预测制导方法。 相似文献
276.
277.
278.
钟斌 《武警工程学院学报》2014,(6):31-34
为了控制起重机吊重摆动幅度在最短时间内衰减到规定范围或平衡点附近,同时考虑到由于外界不确定性因素导致的系统模型的不确定性,设计了自适应径向基函数Radial Basis Function(RBF)神经网络补偿控制器。RBF神经网络对系统模型的未知函数进行辨识,并将辨识信息提供给控制器。实验结果表明:吊重摆角约在5s时跟踪给定幅度的正弦信号,并在参考信号发生突变时,摆角仍在给定的范围内;RBF神经网络约在5s后几乎以零误差辨识未知函数。所设计的控制器对不确定性因素具有较强的鲁棒性,这也验证了控制系统稳定性证明结论。 相似文献
279.
研究一类具有leakage时滞与传输时滞的两神经元神经网络的分支,分别以leakage时滞和传输时滞为分支参数,通过对模型对应的特征方程进行分析,得到出现Hopf分支的临界性条件,并通过数值例子验证该理论结果. 相似文献
280.
移动汇聚节点调度是传感器网络中一个新的研究热点.通过建立一个普适的多目标优化模型,提出了贴近实际的汇聚节点循环路径规划模型,采用以连续时间离散化为理论基础的时域-空域转化方法,将时域中的优化模型无损地转至空域中,从而大大减少了所涉及的变量数量,降低了求解的复杂度.通过实验可以看出,调度移动汇聚节点可以有效扩展网络的生命周期. 相似文献