多层神经网络BP算法的研究

影响多层神经网络ＢＰ算法学习效率的因素不少。但ＢＰ算法中误差函数不能有效地表征样本学习精度是其中主要的因素之一。本文对ＢＰ算法中的误差函数进行了修正。计算机模拟结果表明这种修正有助于提高学习精度和学习效率。     

带混合模拟退火算法的神经网络及其应用

对非线性系统辨识问题，以多层前向网络为模型框架，用本文提出的带自适应冷却进度表的模拟退火算法与Powell算法构成新型混合算法，来训练网络的权值。冷却进度表中主要参数是模拟退火算法的控制参数T的初值T0和T的衰减函数。把整个迭代过程划分为若干阶段。在每个阶段结束时，依据网络模型误差自适应地修正下阶段的T0（回火温度）、T的衰减函数中的参数和迭代步长初值，上述混合算法具有很强的全局和局部搜索能力，显著提高了网络的辨识精度。应用表明了本文方案的有效性。     

具有辅助调节功能的递归神经网络自适应PID控制

本文指出并修正了对角递归神经网络算法中存在的不足,针对逆动力学模型控制器稳 定性差的缺点,构造了基于递归神经网络的自适应PID控制系统,并给出了辅助调节算法． 数学分析及仿真结果表明,本文所做的修正是合理的,所构造的系统可以对复杂和不确定性 动力学系统实现良好的自适应控制,具有较高的控制精度和较强的鲁棒性．     

基于ZigBee技术的照明设备亮度自适应节能控制优化方法

该文研究了ZigBee技术支持下的照明设备亮度自适应节能控制优化方法，达到了良好的节能效果。对照明设备亮度自适应节能控制方法进行改进设计，使用模糊神经网络算法对照明设备的能耗数据分别形成多列神经网络，分别输出照明设备能耗数据的修正值，并对修正值进行加权累加为核心算法的解模糊计算，最终输出修正后的结果。经过仿真计算发现，照明设备亮度自适应节能控制过程中，采用ZigBee技术支持下的算法较传统的节能控制算法的误差控制能力提升10倍，且运行该算法的算力资源可以通过常规嵌入系统置入照明设备中。ZigBee技术支持下的算法具有优化照明设备亮度的自适应控制效果，具有较高的实用价值。     

基于遗传算法的动态神经网络的建模与应用

本文分析了改进的ELMAN网络的结构，并讨论了神经网络的学习算法，针对BP算法的缺陷，提出了用遗传算法修正网络权值的学习算法。另外，将采用遗传算法进行训练的改进ELMAN网络应用于非线性系统的辨识和建模。通过仿真和在汽车磷化加热系统建模中的应用进一步说明了该方法用于高阶次非线性系统建模的可行性。     

前馈神经网络误差修正算法的改进和比较

前馈神经网络是神经计算中的一种重要的网络结构,在工程优化中得到了广泛的应用。其误差修正算法是决定网络性能的重要因素,对数据挖掘、神经网络集成、神经网络的硬件实现和分布式并行处理有着重要的意义。本文对几种误差修正算法进行了分析,并通过实例进行了比较,从中得出了有意义的结论。     

前馈神经网络的一种新的学习算法

本文将变尺度法引入到神经网络的学习中。在修改权值时，引入串行修正权值的思想。基于以上两点提出的算法具有收敛速度快、实习精度高等特点。     

前馈神经网络的一种新的学习算法

本文将变尺度法引入到神经网络的学习中。在修改权值时，引入串行修正权值的思想。基于以上两点提出的算法具有收敛速度快、学习精度高等特点。     

一种快速在线小波神经网络辨识算法

本文以小波理论的多分辨率分析为基础,分析了各种小波网络的频率特性,指出了由尺度函数和小波函数组成的多分辨率小波网络的优点.针对多分辨率小波网络,本文提出了一种在线辨识算法.该算法,当增加样本和新神经元时,在线修正网络权值,同时通过正交化在线优选神经元,达到优化网络结构和网络权值的目的,训练速度快,辨识精度高.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于PSO-BP神经网络的入侵检测技术优化算法的研究

针对基于BP神经网络的IDS技术收敛速度较慢,易陷入局部最优值、网络瘫痪,系统稳定性差等问题,本文提出了基于PSO-BP神经网络的入侵检测技术优化算法。利用粒子群优化算法优化BP网络的权重,首先利用PSO算法优化得到一个最优初始值,然后通过BP网络算法修正误差值,从而获得最优值。     

两种坐标校正方法的精度仿真分析

坐标校正方法的恰当选取是利用纸质地图进行空间数据录入过程中的重要步骤,它严重地影响着空间数据的质量。基于地理坐标的校正法与基于投影坐标的校正法是目前普遍使用的两种坐标校正方法。该文以MapGIS软件为主要工具,对基于高斯-克吕格(Gauss-Krüger)投影的多种比例尺地图分别进行了两种不同坐标校正过程的仿真,得到了不同坐标校正方法的误差值统计特征,定量地比较了两者之间的优劣性。对测量数据处理、计算机制图及空间数据生产具有指导意义。     

移动机器人车轮打滑检测与校核方法

针对移动机器人车轮打滑引起的非系统误差,提出了双轮检测结构模型.利用检测轮与驱动轮编码器输出脉冲数,建立直行和不同转向方式的车轮打滑模型并给出打滑辨识算法.利用正向校正算法或反向校正算法校正运行方向误差与位移误差.仿真结果表明:该结构模型能够累计机器人长时间运行产生的打滑误差,并实时校正,反向校正算法存在极少的位移误差,校正精度优于正向校正算法,但正向校正算法逻辑简单,能量消耗少.     

非制冷红外探测器非均匀性的校正方法

两点温度定标校正算法是非制冷红外探测器的有效的非均匀性校正技术。根据焦平面特性和两点算法,提出一种采用两级存储结构的现场可编程门阵列实现途径:流水运算,采用分级存储校正系数和并行结构运算部件。仿真和试验证明:这种方法具有高速、系数存储大容量、可扩展的特点,适合于大阵列非制冷红外焦平面的实时校正。     

基于SA-WPSO的遥感图像校正方法

提出一种基于SA-WPSO的遥感图像校正方法。该方法利用多项式模型对图像进行初步几何校正,得到多项式校正系数后,将模拟退火(SA)思想引入粒子群优化(PSO)算法,通过改进的SA-WPSO算法优化多项式校正系数,在此基础上实现图像的几何校正。实验结果证明,与二次多项式及三次多项式校正方法相比,该方法的校正精度更高、鲁棒性更好。     

基于ERDAS IMAGINE进行ETM影像几何精校正研究-以新疆阿热勒托别地区为例

介绍了利用ERDAS IMAGINE对新疆阿热勒托别地区ETM影像进行几何精校正的方法:先利用ArcGIS对地形图进行坐标配准,然后进行几何粗校正,最后进行几何精校正。通过对校正结果的误差分析并与该地区矢量图比较可知:该方法的校正精度可达到一个像元以内,可以满足工作要求。     

Topographic correction algorithm for remotely sensed data accounting for indirect irradiance

The solar irradiance incidents upon terrain surface are composed of three parts, i.e. direct solar irradiance, diffuse sky irradiance and reflected irradiance from the adjacent surface, respectively. Most of the topographic correction models only account for the topographic effect induced from direct solar irradiance, and few models take the topographic effects from the last two components of solar irradiance into account. A physically based topographic correction algorithm aiming to overcome this shortcoming, called a three-factor correction model, was developed based on theoretical analysis of radiation transferring processes along an undulating surface, atmosphere and satellite sensor geometry under the assumption of Lambertian surface. On the basis of this three-factor correction model, an advanced algorithm accounting for the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) nature of non-Lambertian surface, called the three-factor+C topographic correction model, was developed by introducing an empirical parameter C to approximate the indirect irradiance contribution of non-Lambertian surface. Performances of these two newly developed algorithms were tested and compared with those of Cosine and C correction algorithms for a selected rugged terrain on the south flank of the Qinling Mountain, China. Visual comparison and statistical analysis were adopted for quantitative evaluation on topographic corrections of a Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) image in the study. The results suggested that the general performance of the algorithms for topographic correction ranks the three-factor+C correction, C correction, three-factor correction and Cosine correction from excellent to poor in order, which implies the promising potential of the proposed algorithms in effective topographic correction applications in remote sensing techniques.     

基于Excel模板的钻井现场扭方位计算

在钻井现场施工中,扭方位计算是一种常用的计算,但是现有的扭方位计算公式为隐函数公式,使用起来不方便。推导了新的扭方位计算公式,并使用Excel编写了新的扭方位计算模板,可以在钻井现场进行扭方位计算。     

微细管道内壁缺陷检测误差自动校正仿真

针对传统方法存在管道内壁缺陷检测误差校正率较低、校正时间过长等问题,提出微细管道内壁缺陷检测误差自动校正方法。该方法获取管道内壁全景图,对管道内壁全景图进行展开、预处理,并提取管道病害区域的集合特征,引入查询误差校正表以及结合双线性插值对特征值进行求解,获取微细管道内壁缺陷检测误差。同时,其通过投影不变性原理以及相关的几何特征,计算误差直线的斜率,利用该直线的斜率求解线性方程组得到校正参数,通过校正参数完成误差校正。实验验证可知,所提方法能够有效提高管道内壁缺陷检测误差校正率,减少误差校正时间。     

基于DSP的红外图像非均匀性校正技术的研究

分析了导致红外成像系统非均匀性的机理,介绍了红外焦平面阵列非均匀性校正的基本方法。采用两点校正和积分时间校正相结合的方法,利用TMS320VC5509A DSP完成了对红外图像的非均匀性实时校正。实验结果表明,本系统具有实时性好,实用性强的特点,能够满足红外焦平面成像系统的要求。     

IEEE1451智能传感器多传感信息自校正方法研究

针对多传感信息耦合问题,基于IEEE1451标准,提出了一种通用的多传感信息自校正模型。模型根据传感元件输出信号额定特征,从信号幅度、变化趋势等方面,实现对传感器的故障判断和自免疫处理;然后基于多传感信息插值解耦数学原理,建立了基于特定TEDS格式的校正引擎,通过将标定点数据以矩阵表格形式输入TEDS中来实现解耦校正。试验研究表明:通过TEDS解耦校正引擎,可实现对多传感耦合信息的良好校正补偿,提高检测准确度,在解耦校正的前端引入传感元件的自评估技术,可有效提高智能传感器自校正的可靠性。