基于神经网络的车辆交通协调性评价模型

为了研究自动驾驶汽车交通协调性的主客观映射评价模型,以高速公路匝道汇入为研究场景,首先基于自然驾驶数据的交互样本数据,以自车平均行驶速度、并线时刻侧向速度、并线时刻车头TTC、并线时刻两车相对侧向速度和对手车减速程度等客观指标数据和交通协调性主观评价结果作为模型输入和输出,构建映射评价模型;然后设计2×2交叉对比实验,...     

桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

混合动力汽车能量管理控制器参数优化

设计了一种新的基于人工免疫网络优化的模糊神经混合动力汽车能量管理控制器．该控制器结合模糊控制和神经网络的优点,利用神经网络的自学习能力,自动生成模糊规则和隶属函数,并不断优化隶属函数的参数,直到达到设计要求．为了避免神经网络的学习过程陷入局部极值点,采用人工免疫网络优化神经网络的参数．仿真结果显示,经过参数优化的模糊神经能量管理控制器的性能比普通能量管理控制器好,能进一步降低HEV的油耗．     

冷卷热处理生产调度模型的启发式算法

针对某钢铁公司冷轧厂热处理车间冷卷热处理生产调度中车间大、炉区小的实际状况,建立了以热罩和冷罩为机器,冷卷为工件的一类不允许等待的混合流水车间排序模型．利用参数排序策略,实现炉区之间冷卷的重新分配;利用值排序策略,确定新的热处理顺序,使得所有冷卷最长热处理时间最短．在此基础上开发的冷卷热处理生产调度系统正在冷轧厂试运行,目前系统运行稳定、速度较快、功能较强,预计每年可创直接经济效益5000多万元．     

一种融合视觉和听觉信息的双模态情感识别算法

语音信号和面部表情是人们表达情感的主要途径,也被认为是情感表达的两个主要模态,即听觉模态和视觉模态.目前情感识别的研究方法大多依赖单模态信息,但是单模态情感识别存在信息不全面、容易受噪声干扰等缺点.针对这些问题,提出一种融合听觉模态和视觉模态信息的两模态情感识别方法.首先利用卷积神经网络和预先训练好的面部表情模型,分别...     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

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。