扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型

针对信用评估问题的特点,在推导混合数据极大似然函数的基础上,提出了扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型,用10层交叉验证在真实数据集上进行了测试并与神经网络分类模型进行了比较.测试结果表明扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势.     

基于WNN-RAGA 的非线性组合预测方法

将小波变换与神经网络结合构成WNN非线性组合模型,弥补单一预测方法的不足,利用RAGA 的全局优化能力,优化WNN 学习的网络参数,解决传统WNN网络学习算法在学习后期收敛速度慢、存在局部最小值以及训练结果不稳定的问题。实例的预测结果显示出这种基于WNN-RAGA 非线性组合预测的良好预测性能。     

多空中作战平台协同对抗多目标态势分析方法

为了对多机协同对抗多目标的作战态势进行定量分析,根据多机协同对抗多目标的空战特征,基于神经网络和证据理论,以传感器和武器能力为证据建立敌我双方对抗态势分析识别框架。将学习引入证据合成过程,用神经网络学习对基本可信数修正系数进行优化,使证据合成能够体现证据之间的相干性和主次关系。以无人作战飞机编队对抗敌地对空防御系统为例,对所研究的态势分析方法进行了验证。获得的计算结果与通过策略实际含义分析的结果相一致,具有合理性。     

一类混合时滞系统的混沌同步与应用

针对一类混合时滞系统的同步性问题,提出了这类系统混沌同步的一般化结果.利用Lyapunov函数,结合不等式技巧及驱动-响应方法,通过一个控制律来实现两个可辨识混合时滞系统的状态同步,并获得了实用的构造性代数条件,使得混沌同步的研究结果一般化,推广了已有结果.讨论了所获得的结果在生物学及神经网络中的应用,得到相应的同步控制充分性条件,进一步扩展了已有结果.     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

时滞区间静态神经网络的全局鲁棒稳定性

应用Lyapunov泛函方法和拓扑度理论研究了时滞区间静态神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了一些实用的判据。     

基于神经网络自联想的数字图像水印算法

基于神经网络自联想记忆功能,提出了一种新的数字图像水印算法.首先将水印信息存储到神经网络中;再将其分别嵌入到原始图像小波分解的近似系数分量和细节系数分量中,采用嵌入水印过程的逆过程提取水印;最后利用神经网络对提取出的水印图像进行后处理.实验结果表明所提方法在满足水印的不可感知性的前提下,对多种攻击,如JPEG压缩、加性和乘性噪声干扰、滤波、剪切等具有较强的鲁棒性.     

某轿车后地板的逆向结构设计方法

主要介绍了在车身结构设计中逆向设计的实施过程。逆向设计的对象是汽车后地板,也是汽车车身结构的重要组成部分。针对逆向设计的零件,具体介绍了逆向设计过程所应用的CATIA的模块和命令,同时描述了整个过程中由点云图一步步重建为逆向件的具体步骤。     

"互联网+"视域下后疫情时代"新常态"在线教学模式

新型冠状病毒肺炎疫情防控期间,在线教学模式从摸索尝试逐步走向成熟创新.在线教学的游戏化表现和融合性思维,对后疫情时代的教育具有借鉴意义.在"网课"教学中,教师摇身一变成为"主播",学生可以通过"打赏送花"等游戏方式对教师进行评价和反馈.后疫情时代,在线教学将成为"新常态".对此,基于"未来学校"的构想,教师可以进一步挖...     

基于机器视觉的化纤长丝断头检测算法

为实现化纤长丝断头自动化巡检,提高企业生产效率,提出一套基于机器视觉的化纤长丝断头检测系统。检测系统通过工业相机采集长丝图像,并采用小波去噪和阈值分割算法进行图像增强处理;利用霍夫变换实现长丝主体与断头部分的形状分割;基于提取的多个形状特征,建立和训练径向基函数神经网络模型,实现对化纤长丝断头的检测和分类。选取150 tex/36 f规格的POY(pre-oriented yarn)长丝进行试验,结果显示该算法断头识别率超过95%,断头识别时间由人工检测的10² s数量级提升到10^-1 s数量级。