Performance of Feedback BP Networks

ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＦｅｅｄｂａｃｋＢＰＮｅｔｗｏｒｋｓ￥ＬｕｏＳｉｗｅｉ；ＹａｎｇＷｕｊｉｅ＆ＺｈａｎｇＡｉｊｕｎ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅ...     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

多媒体数据压缩新技术

数据压缩技术是多媒体中的关键技术。简要介绍了若干知名度较高的多媒体数据压缩新技术:矢量量化编码、神经网络广义变换编码、结构编码、小波变换编码和基于模型的编码。     

An Adaptive Identification and Control Scheme Using Radial Basis Function Networks

1.INTaODUCTIONThemultilayerfeedforwardneuralnetworks(MFNN)hasbeenwidelyappliedinmanyfieldssuchaspatternrecognition,nonlinearoptimization,systemidentificationandcontrol.Thesimpleback-propagation(BP)learningalgorithmisusuallyadoptedtoupdateitsweights.TheBPalgorithm,however,suffersdrawbacksofslowconvergenceandunpredictablesolutionsduringlearning.Althoughmailyapproachessuchasvariablestepsize,conjugategradient,pseudo-Newtonmethods[4]andothermethods[3,10],havebeendevelopedtoovercometheproble…     

数控设备通信连接——现场信息管理系统的研究

针对江西工业职业技术学院原数控设备利用效率低的现状,进行了一系列的研究,利用现代的通信管理技术,实现数控机床的共享管理,使有限的数控设备与众多的计算机有机地连接起来,达到数控教学改革的目的.     

城镇燃气管网应急处置知识图谱构建与应用

标准是一种重要的信息传导工具和知识载体,其为社会经济的持续发展提供了必要的技术支持。当前城市燃气管网领域已具有相对充分的标准资源,但非系统化的燃气标准规范难以满足事故应急响应快速性和精准性查询和匹配要求。本文聚焦城镇燃气管网应急标准文献,借助知识图谱构建技术,针对 城镇燃气领域的标准文献进行逻辑辨析和整理,构建城镇燃气管网应急处置和救援的知识图谱,通过实例挖掘展现出知识图谱在燃气管网事故应急处置中的决策支持价值以及相关标准化系统自我完善中的纠错工具价值。     

基于ANP的师范生信息素养评价模型研究

在现有的信息素养评价指标体系中,假设各评价指标之间是不存在影响和依赖关系的,但这样的假设在实际中是不存在的.因此,考虑到各评价指标之间的相互影响,本文利用网络分析方法(ANP)建立了师范生信息素养评价指标体系的网络分析模型,并确定了各指标的相对权重,以期为师范生信息素养教育的侧重点提供参考.     

基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷图像生成

针对气缸套缺陷检测中缺陷样本不足限制气缸套缺陷检测性能提升问题,采用基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷检测算法.首先,为了保持缺陷图像中原有缺陷位置与特征不变,通过循环生成对抗网络模型学习有缺陷气缸套图像与正常图像的关系;其次,利用学习得到的模型对有缺陷气缸套图像进行风格迁移,即把有缺陷气缸套图像背景替换成无缺陷气缸套图像背景,实现对气缸套缺陷数据集的扩充与增强;最后,通过基于数据增强的RetinaNet网络模型对生成图像的有效性进行验证.试验结果表明,通过生成对抗网络生成的气缸套数据集可以提升缺陷检测性能,进一步证明了生成对抗网络在工业应用的可行性.     

基于神经网络和微分对策理论的制导律

根据微分对策制导律目前面临的困境,本文尝试将神经网络引入微分对策制导律。采用ＢＰ模型,将微分对策的定量和定性分析结合起来。以导弹与飞机格斗为例,探讨其实现的可能性和优点,为将来发展基于微分对策理论的智能制导律提供了一定的思路。