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QuickBird高空间分辨率遥感影像已在各个领域得到了广泛的应用,然而其在获取和传输的过程中通常会受到噪声,特别是脉冲噪声的污染,从而影响了其后续应用。为此,提出了一种基于改进中值滤波的遥感影像中脉冲噪声的检测和滤除算法。首先利用一维拉普拉斯卷积核和扩张函数检测图像中的噪声像素;然后利用向量中值滤波(Vector Median Filter,VMF)对检测到的噪声像素进行恢复。实验结果表明,相对于其它几种噪声滤除算法,所提出的算法取得了较好的噪声滤除效果。 相似文献
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基于Chebyshev基函数模糊神经网络的快速辨识方法 总被引:2,自引:1,他引:2
神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络成为辨识模型的理论基础。首先研究了基于正交多项式函数的神经网络逼近理论和方法,并在此基础上证明了新型Chebyshev神经网络具有良好的非线性并研究了它的全局最优逼近性质。然后提出了一种用于复杂非线性系统辨识的基于Chebyshev基函数的模糊神经网络模型和学习算法。该模型以Chebyshev基函数为隶属函数,规则后件采用输入变量的线性函数,无需调整隶属函数的参数,只是采用BP学习算法学习后件参数,因而大大减少了模型算法的计算量,学习算法简单,加快了学习收敛速度,而且不使网络结构复杂,设计简单。仿真结果表明所提模型和方法的有效性。 相似文献
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一类基于神经网络非线性随机系统自适应滤波 总被引:3,自引:1,他引:2
给出非线性MIMO随机系统可观性定义和条件,将非线性SISO确定性系统局部可观性理论拓展到非线性MIMO随机系统,基于这一理论在系统模型和噪声统计未知情况下,提出一类基于神经网络的非线性离散随机系统自适应滤波器的设计方法,考虑过程方程的动态特性和输出方程的静态特性,设计了动态神经网络作为系统的滤波器,前馈神经网络作为系统的输出预报器,充分利用已知观测信息训练两个神经网络,从而提高了状态估计的精度,该方法克服了扩展Kalman滤波要求模型和统计特性精确已知的不足,仿真例子验证了所提出的估计方法的有效性。 相似文献
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针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制.然后,给定不同的输入信号,分别用模糊控制器和等效神经网络模型控制同一个被控对象.结果表明,控制效果非常相似.因此,用精简的神经网络模型来代替模糊控制器,可减少计算的复杂性,避免维度灾难,提高实时性能. 相似文献
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采用等维新信息和提高原始数据列光滑度的方法对灰色预测模型进行改进,具有预测更准确的效果,结合采用模糊神经网络控制的精确稳定性特点,提出一种改进的灰色预测的孵化模糊神经网络控制算法,将其应用在具有大滞后、强干扰的孵化过程中。仿真和实际结果表明,提出的控制策略能够有效克服时滞过程的超调问题,具有较强的鲁棒性和自适应性。Abstract: Grey Predictive model was improved by using "moving window" and increasing the smoothness of original data,which can predict accurately,by combining grey predictive model with fuzzy neural network control algorithm which is accurate and stable.A fuzzy neural network control algorithm based on improved grey predictive model was proposed to be applied in incubation process which is lag largely and strongly disturbed.Simulation and running results show that the proposed control strategy can effectively overcome the overshoot caused by delay and has better flexibility and robustness. 相似文献
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根据柴油机振动信号非平稳性的特性 ,应用非线性自适应神经网络的方法对柴油机振动信号进行信噪分离 .应用结果表明 :该方法的效果好于用神经网络方法进行信噪分离的效果. 相似文献
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窦春霞 《系统工程理论与实践》2003,23(8):48-52
根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间,计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导,建立混沌神经网络,即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,该模型仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,又设计了模糊神经网络预测控制器,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中,仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。 相似文献
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