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航天发射作为人类太空活动最为基础和最为重要的环节之一,是评判一个国家综合国力的重要指标,而航天发射系统运行安全性评估作为现代航天发射控制指挥与决策系统的核心,是保证航天发射安全运行的基础.首先,本文概述了现代航天发射系统,简要回顾了系统安全性研究发展历程,阐述了航天发射系统运行安全性评估的内涵.其次,通过综述航天发射系统运行故障检测与诊断、异常运行工况识别、运行过程安全分析与预测、安全性动态评估技术等方面的研究现状的基础上,总结出了航天发射系统运行安全性评估面临着系统极度复杂、决策风险性极大、先验信息少以及评估结果要求高准确性与实时性等方面的挑战.最后,本文对航天发射系统运行安全性评估有待研究的基础前沿问题进行了思考. 相似文献
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量子门Elman神经网络及其梯度扩展的量子反向传播学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对Elman神经网络的学习速度和泛化性能, 提出一种具有量子门结构的新型Elman神经网络模型及其梯度扩展反向传播(Back-propagation)学习算法, 新模型由量子比特神经元和经典神经元构成. 新网络结构采用量子映射层以确保来自上下文单元的局部反馈与隐藏层输入之间的模式一致; 通过量子比特神经元输出与相关量子门参数的修正互补关系以提高网络更新动力. 新学习算法采用搜索然后收敛的策略自适应地调整学习率参数以提高网络学习速度; 通过将上下文单元的权值扩展到隐藏层的权值矩阵, 使其在与隐藏层权值同步更新过程中获取时间序列的额外信息, 从而提高网络上下文单元输出与隐藏层输入之间的匹配程度. 以峰值检波为例的数值实验结果显示, 在量子反向传播学习过程中, 量子门Elman神经网络具有较快的学习速度和良好的泛化性能. 相似文献
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针对在图像旋转或局部扭曲变形等复杂情况下的图像识别问题,提出一种基于核稀疏分类与多尺度分块旋转扩展的鲁棒图像识别算法。该算法首先对图像进行多尺度分块与旋转扩展,使得字典能近似测试图像局部的旋转扭曲与各种排列组合。为了增加字典类间稀疏度,改善系统效率,提出一种字典降维策略。通过核随机坐标下降方法高效求解核稀疏分类的凸优化问题,进而通过对比不同类对测试图像的重构误差完成图像识别。实验表明,与经典方法相比,文中方法具有更好的识别效果,对图像旋转或局部扭曲变形等复杂情况具有较好的鲁棒性。 相似文献
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由于高维数据聚类的现实意义日益增强,而Parzen窗估计法仅对低维数据集聚类能获得良好的结果,随着维数增加,效率降低,因此对Parzen窗进行加权改进,通过多次仿真实验确定加权函数,将高维数据投射至低维空间,对其聚类,逐步投向高维空间,对结果矩阵进行优化处理,得到更为优良的聚类效果。 相似文献
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针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法.在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪.算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计... 相似文献