基于改进PID神经网络算法的AUV垂直面控制

针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。     

基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。     

基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划

针对三维环境下的多自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全覆盖路径规划问题,提出一种基于改进神经网络—Glasius生物启发神经网络（Glasius Bio-inspired Neural Network,GBNN）的全覆盖路径规划算法。对AUV的水下工作环境构建离散的三维栅格地图;根据栅格地图,建立相对应的三维GBNN模型;根据GBNN活性值的动态变化,AUV规划各自的搜索路径,对水下任务区域进行全覆盖搜索。仿真结果表示,多AUV可以协同完成覆盖搜索任务,能够自动避开各类静态和动态的障碍物,自动逃离路径的死锁区。     

基于泊位坐标的无人船自主靠泊仿真研究

针对神经网络自主靠泊控制器只能完成特定港口的靠泊,而无法拓展到其他没有训练数据的泊位这一问题,提出一种以泊位顶点为原点,岸线为y轴的坐标系(泊位坐标系)。采用泊位坐标系中相对位置来训练神经网络控制器,在V.Dragon-5000航海模拟器中选取集装箱船“银河号”,在大连港进行靠泊训练后,成功将靠泊控制器拓展到没有训练数据的深圳蛇口港与新加波樟宜港。仿真验证了采用新建立的坐标系可以拓展神经网络自主靠泊控制器适用范围,减小训练数据所需的成本。     

基于特征生成的轴承不均衡数据故障诊断

针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。     

基于优化BP神经网络的高准确度软件缺陷预测应用研究

针对软件缺陷测试任务中的准确度问题,提出一种基于优化BP神经网路的软件缺陷预测方法 .该方法首先采用4层BP神经网络构建多层感知模型,并结合模糊控制原理实现任意复杂非线性关系逼近.然后通过灰狼优化算法克服BP神经网络的局部搜索陷入,从而解决其参数设置依赖性问题.实验结果表明,相比于PSO-BP算法和SA-BP算法,该算法的仿真拟合效果最优,表现出了更高的软件缺陷预测准确度.     

基于CNN-RNN深度学习的图片描述方法与优化

为了提高模型的泛化能力,将机器翻译的编-解码模型引入图片描述中.首先,提出了CNN-RNN模型:CNN负责编码,RNN负责解码,RNN模型采用LSTM网络.接着,考虑到该模型一定程度上忽略了图片的局部区域特征和图片语义信息,因此又提出改进的CNN-MIL-DRN模型.该模型考虑了属性概率向量,并将多个时刻状态堆叠在一个时刻的计算中,加深了非线性变换的复杂深度.最后,采用MS COCO C5进行模型测试,以AP及5个不用的阈值测试不同指标,同时选取一些目前较新的模型作对比,从而得到CNN-MIL-DRN模型的最优效果.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

MATLAB在测绘数据处理中的优越性及应用

简要介绍了MATLAB的特点、优势及不足。结合MATLAB强大的数学计算和数据分析功能,针对测绘数据的特点,阐述了如何利用MATLAB进行测绘数据的处理和分析,给出了MATLAB神经网络工具箱在GPS高程转换时的具体运用算例。实践表明,MATLAB易学易用,使用其可大大简化编程工作,特别适合非专业编程人员完成测绘数据计算、处理和分析等任务。     

基于BP神经网络的避洪安置区选址研究

为了解决洪水灾害应急管理中避洪安置区的选址问题,在总结前人研究成果的基础上,从自然环境、可行性、生活条件、社会环境、实用性等5个方面出发,通过17个具体指标,构建了避洪安置区选址评价体系;在安置区的选址分析中引入BP神经网络,构建了基于BP神经网络的安置区选址模型,根据选址评价体系及相关经验确定网络模型各层次的神经元节点数量,并采用样本对模型进行训练分析,建立了稳定的网络结构,最终实例验证了该模型在避洪安置区选址问题中的有效性及可行性。