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…     

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。     

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。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度,比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比,能够明显提高节点定位精度。     

变时滞神经网络指数稳定性条件

基于时滞细胞神经网络(DCNNs)在图像处理等领域的广泛应用,有关它的研究引起了越来越多学者和专家的关注.早期DCNNs稳定性的结果大多由网络权矩阵的分量构成的代数不等式来表示.运用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,研究了DCNNs的指数稳定性,所得充分条件以矩阵的(半)正定形式出现,在实际应用中更加便于验证.与文献中的结果相比较,所得判据适用范围更广.     

遗传优化神经网络实现的人民币号码识别系统

目前人工神经网络广泛的应用于各种模式识别以及自动控制等系统中,该系统利用了图像去噪,分割,倾斜度调整,字符分割,字符归一化等图像预处理之后,将人民币号码图像进行特征提取,应用神经网络进行识别.同时,用遗传算法对人工神经网络进行网络权值的优化,加快了训练速度,提高了识别率.     

Error analysis and distribution of the driving mechanism for large spherical radio telescope active reflector

In order to reduce the cost, 3-PRS mechanism is introduced into the application of supporting the active reflector unit of large radio telescope. The kinematic model of 3-PRS mechanism with rotational joint errors is derived to solve the error problem in actual engineering application. Then based on the error model, inverse and forward kinematics are analyzed. Because the solutions can not be analytically expressed, a numerical method is applied. Afterwards, the parasitic motion errors are analyzed using search method and empirical formulas of the maximum parasitic motion error are put forward. Finally, the tolerance is distributed using empirical formulas to avoid interference between adjacent reflector units. The analyses provide a theoretical basis for the design and installation of large radio telescope active reflector.     

基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法,通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策,选取合适的干扰波形实施干扰,难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况.为此,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的通信干扰波形生成技术,运用GAN直接提取目标信号的潜在特征,并生成与目标...     

带噪音预处理的改进探索性Q矩阵标定方法

考虑到在实际应用中学生在做题时的猜测和失误(统称为噪音)会影响探索性因素分析法所使用的四分相关矩阵的质量,该文提出四分相关矩阵的一种噪音修正方法,并将其应用于Q矩阵标定.模拟研究结果表明:猜测和失误这2种噪音会对Q矩阵的标定产生不利的影响;基于修正后的四分相关矩阵的探索性因素分析法,在样本量较大和噪音较大等情况下,均能有效地提高Q矩阵标定的准确率.