利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

离散时间细胞神经网络中的分岔和混沌

研究了离散时间细胞神经网络（ＤＴＣＮＮ）中的分岔和混沌,ＤＴＣＮＮ中的细胞与连续时间ＣＮＮ中的细胞相似,具有局部耦合,其输出方程是罗切斯蒂方程。分别讨论了２种结构（有边界和无边界）的ＤＴＣＮＮ的混沌特性,ＤＴＣＮＮ的混沌与全局耦合系统一的混沌相似,但由于其局部耦合的结构,其混沌与后者有所不同。提出了有关分岔与混沌的一些有兴趣的理论问题和实际问题．     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

一类非线性系统迭代优化神经网络控制器

提出了一类非线性系统迭代优化神经网络控制器的设计方法,该是在正向神经网络辨识模型的基础上,应用迭代学习方法进行控制器设计。为了补偿辨识和迭代学习误差,给出了通过引入了反馈补偿控制器控制精度的方法,仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种基于神经网络的直流传动控制系统

基于梯度学习算法,提出一种具有自适应功能的ＰＩＤ控制器。它采用一种改进型神经网络,在线学习相控整流直流传动系统的动力学特性,继而给控制器提供必要的灵敏度信息以实现自适应补偿控制。从而提高整个控制系统在参数变化及受到负载扰动时的鲁棒性,改进型神经网络由两个子神经网络综合构成;一个是应用递推最小二乘算法的线性神经网络;一个是应用动态ＢＰ算法的动态递归网络。对基于相控整流直流传动系统的自适应控制实现策略     

结构疲劳寿命估算的计算机仿真

采用人工神经物方法描述了材料在疲劳损伤过程中的性能变化,将材料的疲劳过程看作一个离散事件,建立了既能反映累积损伤的非线性效应,又能反应映材料循环特性的疲劳损伤累积模型。     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．