用于干涉型光纤陀螺温度漂移辨识的RBF神经网络改进算法

针对干涉型光纤陀螺(IFOG)温度漂移的辨识,推导了径向基神经网络(RBFNN)中隐含层神经元、网络的抗噪声性能和拟合精度三者之间的关系,并在此基础上提出了一种新的径向基函数神经网络辨识学习规则.该方法具有很强的抗噪声性能,网络输出不会被陀螺噪声所污染,同时能动态地确定神经元数,辨识精度高,有效地避免了传统RBF网络学习算法中事先固定网络结构可能存在的盲目性.实验结果表明,该方法能够快速、准确地辨识IFOG的温度漂移.     

投影寻踪动态聚类模型研究及其在洪灾评定中的应用

投影寻踪动态聚类模型是在投影寻踪聚类模型基础上发展起来的一种改进模型,该模型在消除原模型中密度窗宽确定的人为任意性的同时,把寻优过程和聚类结果有机地联系起来,具有稳定性好、客观性强以及分类结果明确等特点．洪水灾情的评定结果表明,投影寻踪动态聚类模型不仅能更好地实现投影寻踪的建模思想,取得令人满意的实际应用效果,也为同类问题的解决提供了一种新途径．     

基于免疫算法优化的投影寻踪水质评价模型

以地下水各聚类指标水质级别国家标准值为评价标准，建立投影寻踪技术模型，将评价模型运用于韩城矿区桑树坪煤矿水环境质量现状评价中，并与其它方法的结果进行比较．实例应用表明：投影寻踪技术用于水环境质量评价具有较好的客观性和实用性，亦可用于其它环境质量的综合评价．     

基于加速遗传算法的投影寻踪评价模型在边坡稳定性评价中的应用

文章针对边坡稳定性评价的多因素问题,建立了基于加速遗传算法的投影寻踪评价模型,并给出了相应的算法和步骤.用加速遗传算法进行投影寻踪方法建模,可以优化投影寻踪方法的计算过程;实例表明该评价模型是有效可行的和通用的,可以应用于其他评价问题.     

基于K-Means动态聚类的投影寻踪分类模型

投影寻踪分类模型作为一种多因素影响问题的综合评价方法,已经被研究者广泛应用在各个领域并取得了良好的效果.然而模型本身还存在密度窗宽不确定以及模型无分类规则等尚需解决的问题.针对这些问题,提出一个基于K-Means动态分类的投影寻踪分类模型,定义了一个新的投影指标.实证分析说明了该模型的可靠性和可操作性.     

免疫进化的投影寻踪模型在文本分类中的应用

投影寻踪是通过寻找最能反映原高维数据的结构或特征的投影方向,把高维数据投影到低维子空间上,从而实现在低维空间上研究分析高维数据的目的.针对文本分类中维数灾难问题,采用投影寻踪模型,将高维的文本数据降到超低维.投影寻踪的关键是构造能够找到最佳投影方向的有效算法,本文根据免疫进化的思想提出了免疫进化的投影寻踪模型,该模型能...     

地下水水质评价的FA优化灰色关联投影寻踪模型

为解决水质评价中的不相容性和模糊性等问题,在综合考虑从优隶属度和灰色关联的基础上,改进了灰色关联投影法(Grey Relation Projection Method,GRPM),将改进后的方法与投影寻踪(Projection Pursuit,PP)法相结合,提出了用于地下水水质综合评价的灰色关联投影寻踪模型.该模型把地下水水质综合评价作为一个灰色多目标决策问题,运用投影寻踪技术,构建了可以反映地下水水质状况的投影目标函数,引入萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对投影目标函数进行优化,寻求灰色关联投影值的最佳投影方向,求得标准样本和评价样本的灰色关联投影值,实现了地下水水质综合评价.随机选取北京市2013年枯水期水样10例,运用该模型进行了水质综合评价,将其结果与综合评分法(F值法)结果进行比较,验证了该模型的有效性和可行性.实例应用表明,该模型评价结果可客观反映地下水水质状况,可为对比分析同一级别水质样本,分析水质变化趋势提供依据,使评价结果更趋于实际.     

投影寻踪模型在国民经济综合评价中的应用

选择15个经济评价指标,利用2006年福建省统计年鉴数据建立投影寻踪模型,对福建省8个省辖市和一个计划单列市(厦门)的国民经济进行综合评价和分析.研究表明:应用改进单纯形法求解投影寻踪模型参数,对国民经济进行综合评价,方法可行,便于操作,具有较强的适用性和应用性.     

基于模糊神经网络的MEMS陀螺温度漂移建模

微机电系统(MEMS)陀螺的温度漂移呈现复杂的非线性特性,常规的方法无法对其建模.本文提出了一种基于模糊神经网络(ANFIS)的陀螺温度漂移建模的方法,ANFIS具有良好的逼近非线性函数的能力,适合于非线性系统的建模.通过ANFIS对MEMS陀螺的温度漂移进行建模,经实测数据验证,该方法具有较好的效果.通过该模型的温度补偿算法,使MEMS陀螺的定位精度提高了20倍.     

投影寻踪模型中投影指标的改进

针对文本分类问题及投影寻踪降维的特点,对投影寻踪模型中投影指标进行改进,给出了新的投影指标.对不同的投影指标进行相应的对比实验,实验结果表明:改进的指标不仅充分利用投影寻踪降到超低维的特点,而且对文本分类的性能有了较大地提高.     

RBF神经网络用于辨识光纤陀螺温度漂移

温度漂移是存在于光纤陀螺系统中使得输出信号产生较大偏置误差的一种不可忽略因素,准确地辨识漂移并有效地对其进行补偿直接关系到陀螺的测量精度。文中比较了前馈网络中的ＢＰ网络和径向基函数（ＲＢＦ）网络,采用ＲＢＦ网络进行温漂辨识,温漂辨识可以通过离线事先学习,因而在多种学习方法中选择了简单易行、精度高且运算速度快的正产郇小二乘（ＯＬＳ）法。通过仿真验证,采用ＲＢＦ网络及其ＯＬＳ学习算法可以快速、有效、高     

光纤陀螺漂移误差的T-S模糊建模补偿算法

基于G-K聚类算法辨识T-S模糊模型前件参数理论,并采用最小二乘法辨识T-S模糊模型后件参数的误差模型,研究了一种光纤陀螺温度漂移误差的非线性补偿算法。在建立该模型的基础上对光纤陀螺零位输出进行了补偿,计算结果表明采用该种方法能够在不完全了解陀螺误差机理的情况下对其进行有效的补偿。其绝对误差与未补偿相比较降低了99%,同线性拟合补偿相比降低了96%和神经网络补偿比较降低了10%,其误差方差分别减少99%,98%,20%。     

基于神经网络辨识的移动机器人航向误差校准方法

分析了E-Core RD1100干涉型光纤陀螺的误差产生机理, 提出利用RBF神经网络和遗传算法实现光纤陀螺漂移误差模型的辨识. 通过实验获得进化神经网络的训练样本, 在RBF神经网络的训练中, 提出了基于Elitist竞争机制的遗传进化训练方法. RBF神经网络具有很强的局部逼近能力, 而遗传算法具有优良的全局搜索与优化性能, 从而能够有效地对陀螺误差的非线性与时变特征进行建模与辨识. 实验结果表明: 该方法大幅度减少了光纤陀螺的误差, 从而提高了移动机器人导航定位的精度.     

投影寻踪学习网络及其在控制系统中的应用展望

介绍了投影寻踪学习网络（ＰＰＬＮ）的结构原理，给出了其基本学习算法．讨论了ＰＰＬＮ算法结构改进及优缺点，分析了它对多变量控制系统建模、软测量及控制器设计问题的适用性，并展望了ＰＰＬＮ良好的应用前景．     

基于实时小波的光纤陀螺阈值滤波

 为补偿姿态测量系统中光纤陀螺(Fiber Optic Gyroscope,FOG)的误差,根据光纤陀螺的静、动态误差在时频域上的分布,介绍了小波滤波的一般理论和方法,分析并比较了阈值和阈值函数的选取;采用数据滑动窗的方法实现了递推运算和实时的数据更新,对窗内数据进行周期对称延拓解决滤波信号的边界问题。仿真实验验证了实时小波阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的可行性,得出了不同小波基函数的选取对滤波效果的影响,并验证了采用软硬阈值结合方法实时滤波的优越性,该实时滤波方法不仅提高了陀螺输出的稳定性和使用精度,且对光纤陀螺信号处理具有参考价值。     

红外热成像系统温度漂移补偿算法研究

针对红外焦平面阵列(infrared focal plane arrays, IRFPA)响应输出易受到环境温度变化的影响,且长时间工作后易发生温度漂移,导致红外热成像系统测温误差大,为此提出了一种红外热成像系统温度漂移补偿算法。该算法建立了红外焦平面阵列响应输出随环境温度变化的补偿模型,利用该模型对IRFPA每个像素响应输出值进行逐一修正。将该补偿算法加入红外热成像系统中,进行红外目标的温度显示实验。实验结果表明,该算法能够有效减少环境温度变化引起的测温误差,提高红外热成像系统的测温精度。     

航空发动机静电传感器温度漂移特性分析

高稳定性的传感器是传感器设计追求的目标,其中温漂是影响设计传感器性能稳定性的主要因素。采用ARIMAGARCH模型对传感器温度的线性和非线性漂移进行了建模,找出温度漂移数据的变化规律。对于线性漂移,滞后1阶的样本自相关系数大于2倍标准差,说明该温漂序列具有短期相关性。对于非线性漂移,残差平方的自相关系数2阶截尾,偏自相关系数1阶截尾,说明具有ARCH效应。研究结果表明,在不影响信度的情况下,提出的模型能够更加精确的预测置信区间,表明长时间的高温实验对传感器稳定性造成的影响能够控制在合理范围内。     

快速小波变换及其在光纤陀螺信号处理中的应用

为了提高光纤陀螺输出信号的精度和实时性,提出了一种适合在数字信号处理器(DSP)上实现的快速算法,该算法不需要传统小波变换中内插和抽取步骤,给出了相应的快速分解和快速重构实现公式,并采用半软阈值作为快速小波变换的重构阈值.实验结果表明:在静态和动态陀螺输出条件下,在TMS320C6713 DSP实现半软阈值快速小波变换处理信号时间比原来降低了一个数量级,而滤波精度与原来相当,并且易于硬件实现,完全满足光纤陀螺高精度和高实时性的要求.     

I-FOG用光电二极管的温度特性研究

光纤陀螺对温度变化比较敏感,其探测器的温度特性也是值得探索的课题。着重分析全保偏数字闭环光纤陀螺(I-FOG)中的探测器——半导体PIN光电二极管的温度特性以及其对整个光纤陀螺系统的影响,为建立和完善光纤陀螺整体温度特性模型提供了依据。