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提出了两种用于前向神经网络的进化学习算法,实验证明它们能有效地网络权值空间中寻找全局最优解。在比较实验的基础上,得出了在神经网络的进化学习过程中变异是起主导作用的遗传算子的结论,并以此为指导配置算法的各个关键参数。通过对XOR问题和IRIS模式分类问题的学习证明,这两种算法均能获得远高于传统的BP算法的性能。 相似文献
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将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果. 相似文献
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针对机器人辅助患肢进行康复训练时患肢病情的变化对系统运动平滑性和稳定性造成的影响,在传统阻抗控制方法的基础上,提出了一种基于进化动态递归模糊神经网络(EDRFNN)的新的自适应阻抗控制方法。该方法根据在线辨识得到的患肢机械阻抗参数,运用EDRFNN对目标阻抗控制参数进行动态调整。在调整过程中,首先采用混合进化算法离线优化目标阻抗控制参数,然后再利用基于Lyapunov函数稳定收敛性理论设计的动态BP算法对目标阻抗控制参数在线作进一步的调整。分析和仿真结果表明,这种新的方法较其它阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,且具有较好的平滑性和稳定性。 相似文献
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神经网络与自适应控制相结合的研究,已成为智能控制的一个新的分支.自适应具有强鲁棒性,神经网络则具有良好的自学习功能和良好的容错能力,神经网络自适应控制由于较好地融合了两者的优点而具有强大的优势. 相似文献
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基于自适应混合高斯模型背景提取的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运动目标检测的主要方法有相邻帧差法与背景减法,在背景减法中。准确的提取背景是运动目标检测的核心任务之一。背景提取的主要方法有均值法、中值法、Mode算法以及基于单高斯模型与混合高斯模型的背景提取方法,前四种方法的求解过程比较简单,但对于复杂多变的背景,提取的准确性较差.对此本文提出了一种基于自适应混合高斯模型的背景提取的算法,实验结果验证了算法的实用性与有效性。 相似文献
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正确识别空凋电机的噪声类型是改善其噪声效果的重要前提,采用一种集特征提取与识别于一体的神经网络来解决这种识别问题。此网络利用Mexican hat小波作为母小波,同时将基于小波变换的特征提取过程融人为神经网络的一部分,网络学习时可针对输入信号对小波尺度和平移参数进行自适应调整,以实现对信号特征信息的充分获取。给出了此网络的学习算法。利用这一网络对空调电机的三种噪声信号即电磁噪声、不平衡噪声、轴承噪声信号进行了学习和识别,结果表明,学习后的网络以很高的可靠性准确地识别出了电机的不同噪声类型。 相似文献
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噪声自适应消除是声纳信号处理的重要研究内容之一.传统的噪声自适应抵消算法需要单独的阵列(阵元)以获得不含期望信号的参考噪声信号,这在实际工程应用中往往是不现实的.提出在不增加阵元的情况下,通过相邻两个阵元输出信号进行加权处理,合成一路不包含给定方向信号的噪声信号;同时,借鉴语音信号处理中普遍应用的谱减降噪处理方法,达到... 相似文献
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DEMON分析是舰船噪声目标识别的重要分析手段之一。通过DEMON分析可以获得诸如舰船螺旋桨转速、螺旋桨叶片甚至舰船的车数等不变的舰船物理特征。在过去的DEMON分析中,通常采用经典的周期图方法。本文采用了高阶谱分析、小波的子频带分析以及基于互相关函数矩阵奇异值分解等方法,对舰船噪声信号进行了分析。从对大量的舰船噪声信号的分析来看,在大多数情况下现代谱分析技术具有优势,但并不是所有情况下其性能均优于周期图方法。 相似文献
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针对一维振动信号的压缩特点,提出一种改进的量子BP神经网络(IQBPN)信号压缩方法。本文根据一维振动信号的方差,将信号分为四个部分:平滑区、半平滑区、半边界区和边界区,从而可以选择不同的压缩比来对不同的区域进行压缩,以保持信号的丰富细节,保障压缩的质量。同时,利用量子BP神经网络的计算并行性和算法加速能力,从而提高了神经网络的收敛速度,缩短了压缩时间,为在线实时传输提供了一种新方法。实验证明,与其他方法相比,该算法在相同的压缩比时,可以提高信噪比,缩短运行时间。 相似文献
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提出了一种在高斯混合模型中嵌入时延神经网络的方法。它集成了作为判别性方法的时延神经网络和作为生成性方法的高斯混合模型各自的优点。时延神经网络挖掘了特征向量集的时间信息,并且通过时延网络的变换使需要假设变量独立的最大似然概率(ML)方法更为合理。以最大似然概率为准则,把它们作为一个整体来进行训练。训练过程中,高斯混合模型和神经网络的参数交替更新。实验结果表明,采用所提出的模型在各种信噪比情况下的识别率都比基线系统有所提高,最高能达到21%。 相似文献
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基于神经网络的机器人模型参考自适应控制的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的基于神经网络的机器人模型参考自适应控制方法,采用动态对角回归神经网络作为辨识器和控制器,实现了机器人轨迹跟踪的最小误差控制,给出了神经网络的学习算法,通过实例仿真证明了控制方法应用于未知模型机器人系统的正确性和有效性。 相似文献
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目的 研究高斯激振力和非高斯激振力的随机振动对商品包装的影响差异,提供随机振动试验方法和参数,并对商品运输包装设计方案提供优化建议。方法 利用科学计量方法研究随机振动技术的发展态势。通过增大峭度的方法进行非高斯激振模拟随机振动试验。研究随机振动强度通过功率谱密度和疲劳损伤的表达,以及随机振动试验时间与疲劳损伤的表达关系。结果 电商渠道销售通过快递配送的洗洁精商品包裹优先采用ISTA 3A—2018 Packaged-Products for Parcel Delivery System Shipment 70 kg(150 lb) or less。使用Over-The-Road Trailer图谱和Pick-up and Delivery Vehicle图谱进行随机振动试验,通过加载峭度进行加速模拟试验和加强模拟试验。结论 在洗洁精商品包裹加载峭度为5、7、9条件下,能够复现实际配送中商品的货损。基于试验结果提出的包装设计修改方案在加强模拟试验条件下可以实现商品防护的功能。全渠道供应链配送商品包裹应采用高效、科学的实验室测试方法,为运输包装设计和验证提供方法和数据。 相似文献
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利用神经网络的结构和算法构造一种新型的数字滤波器,具有非线性和自适应的滤波性能.通过同构滤波器逼近实验验证该滤波器的有效性. 相似文献
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事实证明,将深度学习与烟火检测结合所得智能算法,具有成本低、智能水平高以及覆盖范围大的优点,通常只需借助普通相机便能够做到精准检测并识别不同形态的烟火,现已在很多领域得到推广。该文以该算法的应用为研究重点,在对研究背景、算法理论进行介绍的基础上,详细说明了模型建立过程,并对该模型所具有可靠性进行了检测。结果表明,该算法所具有平均精度较传统算法提高了约5.5%,对该算法加以应用可使烟火预警以及险情跟踪等工作得到高效开展,确保人员得到及时救助,与此同时,相关机构对事故灾害进行管理的能力也会得到显著提升。 相似文献