RET天线扫描码构造方法及防碰撞算法

如何优化扫描码的扫描步骤和组织结构是提高电调天线设备扫描防碰撞算法识别效率的关键. 通过研究扫描码中掩码和匹对码的组合形式对扫描时间的影响,获得用掩码逐位段扩展的方法来逼近设备UID,以减少设备扫描时间. 同时针对整个扫描过程,采用分层分析方法导出较优的掩码扩展位数,证明二位掩码扩展方法较优.根据这一结论构造扫描码,提出改进的基于二位掩码扩展的电调天线设备扫描防碰撞算法. 仿真分析证明了该算法具有较优的扫描性能.     

基于免疫聚类和遗传算法的RBF网络设计方法

基于人工免疫机制和遗传算法,提出了一种训练径向基函数(RBF)网络的混合算法.该算法采用了一种可以实现数据聚类的人工免疫机制根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置;采用遗传算法训练RBF网络,能够使优化过程趋于全局最优.将该方法用于多用户检测问题的实验结果表明,采用这种混合算法训练的RBF网络结构精简,具有很好的抗多址干扰的性能.     

一种基于聚类的RBF神经网络模型

应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度.     

RBF神经网络在时间序列预测问题中基于POD的中心选择方法

基于POD的中心选择方法是用来显示神经网络的选择中心，这个选择中心是在非线性时间序列中，基于径向基函数（RBF）的．这种方法利用时间序列数据的时间序列特征，使中心选择以一种平行的方式被执行，通过对一个基准问题和两个预期库存定向的模拟声明，在预期非线性时间序列中能够有效应用．     

一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法

常用于径向基神经网络中心参数学习的K-均值聚类算法,易受初始参数选取的影响而收敛于局部极小值.将自动终止聚类判据的减聚类算法用于径向基网络的学习,可根据样本集确定径向基函数数目,且其计算量与数据点的数目与考虑问题的维数无关,很适合于人脸这种维数较高的模式.实验证明,应用这种算法训练径向基神经网络识别人脸,从识别精度到识别速度上都优于传统算法.     

基于在线训练RBF神经网络的混沌系统辨识研究

讨论混沌系统的在线辨识问题,给出了RBF神经网络的一种在线训练算法,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了分析,并把这种在线训练算法用在混沌系统的辨识中.仿真表明该算法是非常有效的.     

基于混沌免疫进化规划的计算机通信网最优流量分配

结合混沌优化方法和免疫进化规划的特点,提出一种新的混合优化方法--混沌免疫进化规则,应用于求解计算机通信网的最小网络时延和流量分配问题,缩短了计算时间,显著地提高了计算效率.     

基于雷达资料降水量的反演

本文利用SA雷达基数据编写程序对降水量进行反演。从SA雷达基数据中得到反射率因子Z,利用反射率因子Z和降雨率R的关系,并根据经验公式利用C++编写程序反演降雨量;并在MFC编写界面上利用不同颜色绘制降水强度及范围。本设计对反射率、降水强度利用不同色表在MFC界面上进行显示,对SA雷达基数据进行了初步应用,使其更加直观。     

基于径向基函数网络的非线性系统内模控制

针对非线性系统的内模控制，从理论上分析了神经网络控制器的可实现问题，并且用径向基函数(RBF)神经网络实现内部模型及逆模控制器，同时改进了径向基函数中心的学习算法。仿真结果表明，基于RBF网络的非线性系统内模控制的动态性能较好，对于对象参数扰动具有一定的抗扰性。     

基于径向基函数神经网络的无人直升机吊装系统滑模减摆控制

针对存在非线性、强耦合、外部未知有界干扰和建模不确定性的平面运动下无人直升机吊装系统,研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBFNNs)和干扰观测器的无人直升机吊装系统滑模减摆控制方法。首先将系统模型转换成仿射非线性形式,利用RBFNNs逼近系统不确定性,设计干扰观测器估计神经网络逼近误差与外界未知有界干扰的复合值。然后基于RBFNNs和干扰观测器设计了滑模减摆控制器,并用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性;最后通过仿真验证了所设计控制器的有效性。     

基于RBF神经网络的免疫控制器结构

从T细胞介导的免疫过程出发，通过对其数学模型的简化，利用RBF神经网络构造了一种基于生物系统免疫反馈机理的控制器．该控制器以正反馈模拟免疫激励，提高了系统的快速性；以负反馈模拟免疫抑制，增强了系统的稳定性和鲁棒性．文中对于一类仿射非线性系统证明了其作为控制器时的系统闭环稳定性．仿真实验表明，该控制器对系统的噪声具有很好的抑制能力．     

基于RBF神经网络的总产值预测模型研究

介绍了径向基函数（RBF）神经网络的工作原理和训练算法．根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系，应用RBF神经网络建立了投资预测模型，并进行了仿真试验．与BP模型相比，该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点．结果表明，用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果．     

结合IQGA和最佳一致逼近优化设计的双阻带UWB天线

摘要： 在超宽带天线设计中采用一种快速有效的优化方法. 该方法将改进的量子遗传算法与基于矩量法的体面积分方程相结合,利用最佳一致逼近快速分析天线的宽频带特性,得到优化函数的适应度值. 用该方法设计一副具有3?4 GHz和5?6 GHz双阻带特性的UWB天线并制成实物,将实测电压驻波比与优化结果进行比较,两者较为吻合,说明该方法是正确的、有效的.     

蚁群聚类神经网络的耳语音声调识别

提出了一种基于蚁群聚类神经网络的汉语耳语音声调识别方法.根据耳语音发音特点,以听神经平均发放率、幅值包络、共振峰、声道长度等构成的多维矢量描述声调特征,采用蚁群聚类算法将多维特征矢量聚类后,送入局部有监督特征映射神经网络进行声调识别.这一方法通过对特征参数的聚类压缩了神经网络的输入神经元数目,因而可以有效避免在大数据条件下神经网络不易收敛及速度慢的问题.对多人耳语音声调的识别实验显示,采用蚁群聚类神经网络的耳语音声调识别方法与传统方法相比,性能明显提高,平均正识率达到87.5%.     

高职院校学风建设的实践与创新

随着高职教育的迅速发展,结合学生工作的实际情况,建立健全学风建设的创新机制,激发学生的学习动机,加强思想政治教育管理,强化学生自律意识,营造良好的学习氛围,建设优良的学风,促进学院的健康发展。     

揣摩闽西山歌的风与韵

从旋律风格和音乐韵味两个方面看,闽西山歌具有独特的魅力。其生动传神,寓意深长的风韵所蕴涵的睿智色彩与地域文化有密切的关系。     

基于神经网络等强度超静定梁的优化设计

在分析了传统优化方法不足的基础上，提出了一种基于神经网络模拟退火优化的新方法，用阶梯折算法，给出了目标函数、几何约束条件关于设计变量的显式表达式，对均布载荷作用下一次等强度超静定梁进行了优化设计。     

博采众长 自成一家——谈柳宗元寓言文兼收并蓄的特点

柳宗元寓言文兼收并蓄，学习中唐传奇从现实中取材的方式，运用写实手法，注重故事情节的展开和形象的刻划；在创作技巧上明显受到《孟子》的影响，使得作品具有先秦散文的论辩风格；学习《史记)刻划人物注重精确传神的特点，形成了自己寓言文简洁、冷峻的语言风格。     

基于卷积神经网络的时空权重姿态运动特征提取算法

在传统姿态运动特征提取过程中存在有效提取效率低的问题,于是提出了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法的时空权重姿态运动特征提取算法.针对所选择的运动时空样本,提取相应的时空运动关键帧并以静态图像的形式输出;采取运动目标检测、图像增强等多项措施完成初始运动图像的预处理工...