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针对液固挤压复合材料多输入/多输出系统的复杂非线性建模问题,提出了一种基于模糊神经网络的建模方法.在对该系统进行描述与分析的基础上,采用正交实验数据和有限元模拟数据组成样本集,利用改进的补偿模糊神经网络(CNFN)学习算法,建立了液固挤压复合材料MIMO系统的CNFN辨识模型.仿真结果表明,可以实现对双输出变量较为准确的预测,并能展现工艺参数之间的交互作用和变化规律.按所建模型的预测参数进行实验,取得良好效果,说明建模方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对堆石坝系统的地震响应分析问题,提出了一种递归神经网络建模方法。该神经网络模型包含内部状态神经元的反馈并具有状态空间形式。借助于该网络模型的逼近能力和动态信息存储能力,从观测的结构动态系统输入输出数据中重构原系统的输入输出特性,并对新的输入信号做出相应的预测和响应。分别对理想的有限元响应数据和实测的响应数据进行了仿真。结果表明,所提出的神经网络方法较好地学习了这两组结构系统的动态特性,并显示出较好的预测效果。 相似文献
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针对天基信息支援体系效能评估中存在的准确性与实时性无法兼顾的问题,以体系仿真为基础,提出一种基于离散事件仿真的效能评估模型构建方法。首先,基于仿真工具建立离散事件仿真模型,对体系的结构与运作流程进行模拟,并基于仿真模型构建评估指标体系,生成效能评估数据样本。之后,利用深度学习对复杂映射的强大表现能力基于深度置信网络构建效能评估代理模型,结合无监督预训练和有监督调优实现网络的训练和参数优化。最后,对仿真生成的测试集样本进行评估模型验证实验。结果表明,所提方法在计算快速的同时对原评估模型有很高的还原度。 相似文献
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一种MIMO复杂过程的模糊建模新方法 总被引:6,自引:0,他引:6
针对难于建立精确数学模型的MIMO复杂过程,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。即首先将一个MIMO系统分解成多个MISO子系统,对每一个MISO子系统按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分。在此划分的基础上确定出MIMO复杂过程模糊模型的规则总数和前件参数;然后,由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络,因此利用BP学习算法求得过程模型模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性。 相似文献
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使用基于深度学习的室内波束选择方法可以显著提高波束匹配概率和搜索效率,但该方法需要大型数据集来调整其大量可训练参数,导致了额外的系统开销。针对这一不足,结合一种迁移学习技术,使得目标场景神经网络以小数据集方式获得与大数据集相近的匹配精度,从而减小基于深度学习的波束选择方法中数据集大小对匹配结果产生的影响。首先使用大型数据集在一个源场景中对源神经网络进行充分训练,使得网络参数能够充分包含信道状态信息以及环境信息;而后利用源神经网络参数对目标场景中的神经网络进行不同程度初始化,使该神经网络在经过小数据集训练后依然可以获得较好的波束匹配性能。仿真结果表明,针对室内波束选择场景,在数据集有限的情况下,使用迁移学习方法进行波束选择,同样可以获得较高的匹配精度。 相似文献
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仿真建模作为一种模型驱动的机理建模,一直是武器装备系统采办、设计和评估等工作的主要手段.随着大数据和人工智能的深入应用,数据驱动的数据建模越来越受到关注.首先从模型驱动、数据驱动和模数驱动三个方面对武器装备作战建模方法进行概述,分析单独使用仿真建模或数据建模在应对当前武器装备作战建模工作的不足,提出一种模数驱动的数字化建模方法.该方法核心是模数驱动架构的设计,在此基础上运用功能决策树表示作战行为模型,对于行为模型中的决策环节,基于深度强化学习训练和嵌入数智Agent.通过构建弹道导弹突防过程中的多目标分配场景,对比仿真实验显示,采用智能网络决策比传统基于规则脚本的目标命中率有显著提高. 相似文献
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一种新型的灰色RBF神经网络建模方法及其应用 总被引:1,自引:1,他引:1
针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色累加生成操作(AGO)具有减小数据随机性,使数据变得有规则的特点,提出了一种新型的建模预测模型———灰色径向基(RBF)神经网络模型。此模型能够减小数据中的随机性,加快网络的建模收敛速度,使神经网络的建模精度得以提高。将此灰色RBF神经网络应用到动调陀螺仪漂移数据建模中,并将其建模验证结果和单纯使用RBF网络的建模结果进行比较,结果证明此方法是可行而有效的。 相似文献
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针对目前我军战术级医疗救治装备运用效能研究缺乏有效的建模仿真手段,通过伤员模型、装备模型、评价模型构建起装备运用效能建模仿真研究框架。基于Anylogic 8.7.0建模仿真平台中的多Agent方法,模拟了伤员产生及其在医疗救治装备间的流转过程。以某次战术级卫勤演习为背景,对其医疗救治装备整体保障能力进行了科学量化评估,发现了制约系统整体运用效能的关键装备类型,验证了建模仿真方法的有效性和价值性,为后续医疗救治装备编配优化和辅助卫勤指挥决策提供了方法支撑。 相似文献
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针对现有的预测方法参数较多、精确度不高的问题,采用了时间序列挖掘的方法对合成旅未来一定时期内的装备维修保障能力进行预测。首先建立了指标体系,利用“装备云”平台相关数据对指标及装备维修保障能力随时间变化的序列进行计算;然后对多元时间序列进行线段化拟合、聚类、符号化表达、Apriori关联挖掘,通过差分整合移动平均自回归-支持向量回归组合模型及反向传播神经网络对合成旅装备维修保障能力进行预测,最后通过事例验证了本文所提出的方法。 相似文献
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针对火星大气进入精确制导问题, 提出了基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control, NMPC)的智能进入制导方法。首先, 考虑了进入制导约束, 采用NMPC方法设计制导算法。通过引入衰减记忆滤波器, 提出了基于误差信息估计的预测模型修正方法, 增强系统对模型误差的鲁棒性, 并利用变预测时域策略提高系统性能。然后, 以NMPC制导系统为制导模板, 在实际条件下生成大量样本数据集, 进行深度神经网络(deep neural network, DNN)的离线训练。最后, 在进入制导过程中利用DNN代替求解复杂优化问题和积分预测的过程, 在线快速解算控制量, 并结合横向制导实现智能制导。仿真结果表明, 提出的制导方法能够快速计算指令, 实现了高精度制导。 相似文献
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面向可重构制造单元的仿真建模技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统仿真建模方法无法适应可重构制造单元频繁调整的特点,提出了模块化控制模型与数据驱动相结合的仿真建模方法。首先采用层次化建模技术将生产系统复杂的管理和控制过程分解为车间层、单元层和设备层,各层次内部采用面向对象仿真建模技术将基本建模元素与仿真控制逻辑分离,构建过程控制模型;然后在对仿真建模各阶段需要的数据进行分析和分类的基础上,采用系统集成和人机交互的方式及时获取仿真数据,利用变化了的数据驱动各层次控制模型,快速构建生产系统重构后的仿真模型。最后,以某研究所的机加车间为例,验证了该方法的实用性和通用性。 相似文献
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针对高速移动正交频分复用系统, 提出了一种基扩展模型(basis expansion model, BEM)下基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络的时变信道预测方法。为了降低传统BEM的建模误差, 根据高速移动环境中不同列车在相同位置处的无线信道具有强相关性的特点, 首先基于历史时刻的信道状态信息获取最优的基函数, 并利用该基函数对信道进行建模。然后, 通过LSTM神经网络对信道基系数进行线下训练与线上预测来获取未来时刻信道信息, 大大降低了计算复杂度。在线下训练中, 将网络的逼近目标设置为信道估计值, 而不是理想的信道信息, 以增强预测模型的实用性。仿真结果表明, 相比现有方法, 新方法的计算复杂度较低, 且预测精度较高。 相似文献
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基于模糊神经网络和R/S分析的股票市场多步预测 总被引:5,自引:1,他引:4
将输入空间划分为若干个相互重叠的模糊子空间 ,并在子空间内 ,利用线性模型对非线性系统进行局部建模 ,最后内插局部模型的输出 ,得到非线性系统的全局模糊建模 .基于 Sugeno模糊推理模型的模糊神经网络 (自适应网络模糊推理系统 ANFIS)正是上述模糊建模思想的神经网络实现的一种形式 .R/ S分析表明 ,上海股票市场的价格波动具有长期记忆性 ,因而可以预测 .基于此 ,利用 ANFIS对上证综合指数进行多步预测 ,得到比较好的预测结果. 相似文献