基于神经网络的量化参数预测研究

在视频有损压缩编码中,量化是为达到压缩视频的目的,将原信号值映射到较小取值范围的过程。一个合适的量化参数(QP)可以在增加压缩效率的同时平衡视频质量和编码复杂度。现有的码率控制算法对运动剧烈及存在场景切换的连续帧控制不精确,视频PSNR值波动大。本文提出一种基于神经网络的视频量化参数选择,利用已编码帧信息对当前帧的量化参数计算进行调整。神经网络模型选取当前帧的目标比特、当前帧的MAD和前一帧编码的QP和实际比特数作为输入,输出值经过反归一化及取整处理对视频进行量化。实验表明,编码时使用该方法进行与H.264/AVC的标准参考软件JM14.2相比,在保证码率精确度和平均PSNR值基本不变的情况下,减小了PSNR的波动。     

地基多通道微波辐射计大气廓线反演方法研究

本文讨论了35通道地基微波辐射计反演温度、水汽廓线的BP神经网络反演方法,对神经网络的层次结构、样本选择、训练方法等进行了分析,并将反演结果与探空数据进行了比对,分析了误差产生的原因。结果表明,BP神经网络反演的廓线数据具有很好的精度,满足实际使用要求。     

地基和星载微波辐射计数据反演大气湿度

分析了地基和星载微波辐射计设计指标和探测特点。利用大气辐射传输理论和毫米波传播模型,1993（MPM93）和大气吸收系数模型,建立大气正演辐射传输模型。仿真风云三号A星（FY-3A）星载微波湿度计和地基探测仪的亮温数据,误差在允许范围内。对比星载和地基微波辐射计不同高度反演精度和均方差,建立基于3层神经网络算法的联合地基和星载观测数据的反演模型,改善现有反演精度。选取2008年1-12月晴天探空数据,试验结果表明：改进的反演模型在所研究的高度范围内具有更好的反演精度,反演的大气水汽密度廓线较单独利用星载或地基微波辐射计更接近真实值。     

地基微波辐射计分段正交神经网络方法遥感阴天大气

标准的正交神经网络方法利用一组自然正交函数将大气剖面展开,并采用神经网络的方法估计其正交函数的系数,该方法能够充分融合云底高度信息,提高阴天大气的反演精度.在此方法基础上,文章提出一种分段正交神经网络方法,即将大气剖面分为若干段,不同段采用不同的正交系数进行拟合,再利用神经网络估计其正交系数矩阵.结果表明,用此系数矩阵拟合阴天大气剖面较标准算法的相关系数更大,反演精度也更高.同时,利用青岛站微波辐射计实测数据验证了所提方法的有效性.     

一种基于广义回归神经网络的微波功率器件X参数建模方法

为了解决微波功率器件大信号参数提取复杂的问题,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)对微波功率器件进行建模的方法。与此同时,采用双隐藏层BP神经网络进行建模。为了验证两种模型的建模效果,采用谐波平衡实验得到预测数据与期望数据的三次谐波及其模值。最后通过对比得出,双隐藏层BP神经网络模型的三次谐波误差分别为5.287,3.320和4.483 dBm。GRNN模型的三次谐波误差分别为0.130,0.001和1.235 dBm。此外,双隐藏层BP神经网络模型的三次谐波模值误差分别为0.003,0.521×10^-4和0.683×10^-6。GRNN模型的三次谐波模值误差分别为0.001,0.235×10^-4和0.304×10^-6。通过以上实验证明了所提出的GRNN模型可以有效地对GaN高电子迁移率晶体管进行大信号建模。     

基于神经网络的视频编码量化参数选择算法

提出了一种基于神经网络的视频量化参数选择,利用已编码帧信息对当前帧的量化参数计算进行调整.神经网络模型选取当前帧的目标比特、当前帧的MAD和前一帧编码的QP和实际比特数作为输入,输出值经过反归一化及取整处理对视频进行量化.实验在H.264/AVC的标准参考软件JM14.2中实现,编码时使用该方法在保证码率精确度和平均PSNR值基本不变的情况下,减小了PSNR的波动.     

基于动态多生理参数的人体疲劳检测研究

针对传统运动性疲劳检测存在检测生理参数单一、实时性差等问题,文中进行了多生理参数和动态条件下的疲劳检测研究。实验测量多个实验对象在其运动过程中的心率,血氧饱和度值,运动能耗等多项生理参数。同时,通过问卷调查和分析生理现象来得到相应的疲劳值。利用以上数据训练BP神经网络,训练后的神经网络能够根据多项生理参数较好地预测出人体运动时的疲劳值,其误差小于20%,达到运动性疲劳检测的要求。这种方法对运动型疲劳的检测研究具有重要参考意义。     

基于智能算法的机械加工参数优化方法研究

将BP神经网络预测模型应用于电火花加工参数优化方法中,从而针对不同的加工工艺要求预测出最佳的脉冲间隔t0和宽度t1以及峰值电流ie组合。由于常规的BP神经网络存在容易陷入极小值以及学习速率低等缺点,而常规GA优化算法存在容易陷入局部最优解、容易早熟等问题,提出一种对GA算法的染色体结构和遗传算子进行改进并引入自适应交叉和变异概率优化BP神经网络结构参数的改进型GA-BP神经网络算法。最后通过实验,对电火花加工参数优化模型性能进行评价,与常规GA-BP神经网络算法建立的参数优化模型相比,提出的参数优化模型的预测结果更加接近真实值,预测的平均准确率达到96.13%,高于常规GA-BP神经网络算法建立预测模型5.2%。     

遗传神经网络在腔体滤波器结构参数优化中的应用

在工程实践中,为了减少对腔体滤波器结构参数设计的盲目性和对经验的依赖性,不断提高设计效率,提出了一种基于遗传神经网络的优化设计方法。该方法采用浮点数编码方式和自适应的交叉率、变异率,将改进的遗传算法用来优化BP神经网络的权重,在MATLAB环境下调用HFSS实现腔体滤波器的优化设计。仿真实验表明,该算法能够较精准的预测腔体滤波器的结构参数,可提高设计精度及优化速度。     

绵阳地区近地面层大气光学参数的测量与分析

利用大气光学参数测量系统对各种大气光学参数进行了实地测量,通过对实验数据的统计分析得出了绵阳地区近地面各种大气光学参数的初步变化特点,对绵阳地区的大气光学参数结构特性有了初步的认识,其结果为进一步进行激光传输和大气性质的遥感探测及实际激光工程应用提供了有益参考.     

基于神经网络的红外辐射大气透过率建模及计算

基于定点测量的标准黑体温度实验数据,建立大气透过率的神经网络估计模型。在不同距离测量黑体温度后,引入BP网络自适应学习测试数据的潜在规律,建立大气透过率与当前测量距离及测试温度之间的函数关系,可以精确计算目标的实际温度。仿真结果表明,用本文方法所建的BP网络可以有效地学习样本信息,建立的非线性大气透过率模型解决了大气透过率因影响因素复杂计算难度大等问题。     

500～m激光传输路径大气光学参数遥测系统

本文介绍了500m激光传输路径上大气光学参数遥测系统。它由温度脉动传感器、气象参数传感器、单片机系统、微机及网络系统组成。该系统具有自动采集、处理、存储、实时显示等功能,可得到大气光学湍流强度、温度脉动功率谱、大气温度、湿度、风向和风速等大气光学参数的时间变化和空间分布。     

一种应用于大气边界层大气湍流强度测量的系统

提出了一种用于大气边界层气象参数与温度脉动测量的系统.系统由系留飞艇提供载荷,包括4层温度脉动传感器和温度、湿度、气压传感器,通过无线传感器网络实现信号的采集与传输.     

激光切割工艺参数的智能选择系统

提出用试验设计与人工神经网络相结合的方法,建立了一个激光切割工艺参数的选择优化的智能系统.通过试验设计的方法,只需做少数几次切割试验,将试验结果输入人工神经网络中进行训练和学习,系统便可经过自学得到切割结果与切割参数之间的隐含的定量关系,获得切割知识.在实际切割时,系统根据学到的切割知识,可以对任何给定的切割条件进行推理,对切割参数进行结果预测和优化.这种方法既不需要做大量的工艺试验,也不是单纯的专家经验,而是结合了两者的优点,使结果预测建立在既有试验数据又有专家知识的基础上,因而更加可靠、准确.该系统在激光方位切割的具体应用表明,系统能够准确给出定量的加工参数.     

基于激活函数四参可调的BP神经网络改进算法

为改善BP神经网络的性能,以标准Sigmoidal函数为基础,提出了一种四参数可调的激活函数模型.在学习过程中,它能同时对激活函数的陡度、位置及映射范围进行调节,具有更强的非线性映射能力.并推导出其在BP神经网络中的学习算法.仿真结果显示,改进后的激活函数与传统的标准Sigmoidal函数相比,收敛速度能提高10倍以上,收敛精度误差可减小到传统误差的0.4%以下,而且可以有效地减少隐层的结点数,学习能力可得到较大的提高.     

非均匀大气近地面层温度梯度的光学测量

从三维射线方程出发,经过分析和简化,得到水平非均匀大气条件下射线描迹的微分方程组,作为光学测量的理论基础.分析了温度梯度分布的一般特征;在射线弯曲的几何关系基础上,分析了折射角及折射角变化量和温度梯度的积分关系,讨论了路径加权特性,表明在非均匀并且温度梯度对光路中心不对称分布条件下,单边光学测量得不到温度梯度的区域平均值.需要通过双向对测,才能得到光路上温度梯度的算术平均.同时表明,多光源测量系统在非均匀大气近地面层得不到准确的平均温度廓线.     

基于神经网络的业务量预测研究

分别采用back—propagation（BP）算法和Favidon最小二乘学习算法训练神经网络（NN），并用于复杂业务流量预测。以自相似流量模型验证了2种NN学习算法的有效性，并分析比较了他们在流量预测中的可行性，得出Davidon最小二乘学习算法训练的NN比BP算法收敛速度快、收敛误差相差不多，验证了复杂自相似业务流的可预测性，为复杂自相似网络业务流预测的研究提供了一种有效途径。     

合肥地区低层大气后向散射特性参数的测量与分析

报道了于 1997年 3月和 5月在安徽光机所进行的低层大气后向散射特性参数测量 ,获得了对 532nm光的低层大气后向散射特性参数数据 ,并对测量结果进行了分析。     

激光雷达探测大气边界层高度分布的梯度法应用研究

为了研究合肥地区大气边界层结构变化特征,利用偏振拉曼-米散射激光雷达进行了连续探测.首先介绍利用激光雷达回波信号提取大气边界层高度的梯度法,并分析该方法的优缺点.然后对梯度法进行修正,给出具体的实例分析及对比结果.最后利用修正后的梯度法对激光雷达连续测量数据进行大气边界层高度提取,得到合肥地区观测站上空大气边界层的高度分布及时间变化特征.结果表明,实验期间合肥地区的大气边界层高度主要分布在1～1.5 km范围内,平均高度约为(1.28±0.2) km.