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基于LM优化算法的BP神经网络目标识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
误差反向传播算法(Back-propagation简称BP算法)是当前前馈神经网络训练中应用最多的算法。针对BP算法存在局部极小点,收敛速度慢等缺点,通过采用基于优化理论的Levenberg-Marquardt(LM)算法来改进BP算法。对提取的目标瞬态特性特征归一化后作为BP神经网络的输入,通过Matlab仿真对网络进行调整,并将训练好的网络进行军事目标识别。结果表明,该方法合理可行,且收敛速度快,预测精度高,为目标识别提供了一种新方法。 相似文献
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改进BP神经网络在航空弹药预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
对航空弹药消耗的准确预测是未来战争取胜的一个重要因素,然而战场复杂多变,传统的方法难以进行及时准确地预测.采用了BP神经网络对单个目标航空弹药进行预测,针对常规BP神经网络收敛速度慢、存在所谓"局部最小值"等缺陷,提出了具有全局收敛性的Fletcher-Reeves共轭梯度算法对常规BP网络进行改进,并将改进后的BP网络应用于单个目标航空弹药预测仿真试验中.结果表明,改进BP网络能克服局部极值、快速提高网络收敛速度,并能较为准确地预测航空弹药的需求量. 相似文献
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文中建立了基于BP神经网络的炸弹弹道诸元解算的模型,并通过对BP网络的各种学习算法的解算结果进行比较,选取了贝叶斯规则化算法对网络进行训练,解算结果较为理想.为炸弹弹道诸元的解算提供了一种新的方法. 相似文献
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为建立BT20钛合金(Ti6Al2Zr1MolV)的流动应力预测模型,通过热压缩试验获得其流动应力曲线,并对BP神经网络的算法进行改进,实现BT20钛合金的流动应力的准确预测。研究表明:采用人工神经网络(ANNs)预测流动应力不需要考虑材料特性,有效地避免了传统经验或回归本构模型由于假设和简化带来的误差,并且神经网络具有很强的非线性离散数据处理能力,选取合适的网络模型(主要是隐层数及隐层单元数),输入足够的样本数据对神经网络进行训练即可获得令人满意的预测精度;采用含两个中间层,网络结构为3×16×14×1的改进BP神经网络模型能够较为准确的预测BT20钛合金的流动应力,计算效率较高,该预测模型可作为其塑性成形过程有限元模拟的本构关系。 相似文献
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针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于BP神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真结果表明,改进后的方法可以有效地抑制神经网络的“过学习”现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,改进效果显著。 相似文献
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为解决卫星姿态控制系统中自主故障检测和诊断的问题,提出一种改进的1D-CNN 卫星姿态控制系统故
障诊断方法。以卫星姿态控制系统的故障诊断为背景,构建航天器姿态动力学模型,将卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)与快速卷积算法相结合,对卷积神经网络的拓扑结构进行改进,根据BP 算法,将1 维原始数
据作为输入,结合反作用飞轮作为执行机构的技术特征,给出一种基于卷积神经网络的故障检测和隔离方法。仿真
结果验证了该方法对卫星姿态控制系统实时故障检测和分类的有效性。 相似文献
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为了对弹壳表面缺陷进行分类,提出一种基于BP(back propagation)神经网络的弹壳表面缺陷分类方法。针对弹壳缺陷的特点,提取了各类缺陷的灰度特征、形状特征、几何特征,建立缺陷特征数据库,并采用改进的BP神经网络算法设计了缺陷分类器。实验结果表明,该方法在枪弹缺陷识别方面具有很好可行性和有效性。 相似文献
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为实现某随动平台负载模拟器响应的快速性和系统的鲁棒性,提出一种基于遗传模拟退火算法(genetic simulated annealing,GSA)优化的BP神经网络(BP-GSA)滑模控制方法。根据负载模拟器各环节硬件组成,建立系统等效数学模型;采取非奇异终端滑模实现对系统的控制,并采用BP神经网络对状态方程中未定项进行逼近,利用GSA算法调整网络节点权值。实验仿真结果表明:相比于传统滑模控制和PID控制,该方法在具有扰动输入的情况下,具有最小的稳态误差和最快的跟踪速度,能够有效提升系统的响应速度和力矩跟踪精度。 相似文献
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针对扫雷作战仿真中的参数优化问题,论述了BP神经网络和遗传算法在扫雷参数优化中的应用。首先对某作战背景下的扫雷作战效能进行了详细分析,给出了雷区清扫率的计算方法;然后利用BP神经网络建立了扫雷参数与雷区清扫率之间的数学模型;最后通过遗传算法对扫雷参数进行优化研究。研究结果表明,该方法能够较精确地建立扫雷作战效能模型,并能快速搜索到最优扫雷参数组合条件。 相似文献