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1.
DNN芯片作为星载芯片应用到卫星系统中时会受到太空辐照的影响,其中单粒子翻转对存储单元的干扰会使得存储器单元的参数出现错误,该错误映射到神经网络中会造成神经网络最后的输出结果出现偏差。结合单粒子翻转概率模型,对用于网络推断的神经网络的权值参数进行注错后分析实验结果准确率,从激活函数的非线性特性分析并通过实验验证具有双边抑制效果的函数容错能力更强。进一步在网络卷积层后加入BN层和在训练过程中考虑L2正则化提高网络的容错能力,并通过实验验证其可行性。 相似文献
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分析了NCNN(噪声混沌神经网络)模型的几个重要参数对系统性能的影响,并对其进行了优化。仿真结果表明,优化的算法能成功解决旅行商问题,比传统的依靠经验选择参数的方法更有效,在收敛速度同解的质量之间取得了很好的折中。 相似文献
3.
首先建立一个多维参数优化模型,即2个目标函数,多个工艺参数.在不能得到其理论解的时候,采用神经网络与遗传算法相结合的方法,求解该复杂优化模型的近似解.即先利用铸造充型过程数值仿真软件,通过数值计算获得一些有关工艺参数的仿真结果 ;然后将数值实验结果作为样本数据,运用L M算法训练神经网络,建立起目标函数值 (充型时间和充型结束时型腔内最高温度与最低温度之差)和输入参数 (多个工艺参数)之间的函数关系,进而使用遗传算法寻优,从而得到最合适的浇铸参数组合. 相似文献
4.
为研究柴油机燃烧系统参数匹配对柴油机动力和排放性能的影响,利用AVL_BOOST和AVL_FIRE建立4190ZLC-2型船用柴油机整机模型和缸内燃烧高压循环模型,应用正交试验设计方法进行柴油机进气系统参数、喷油系统参数和燃烧室结构尺寸参数的仿真。利用模糊数学对仿真结果进行分析并优化。研究结果表明,通过模糊分析可以得出燃烧系统参数对4190ZLC-2型柴油机性能的影响主次顺序。将柴油机NO_x排放和指示功率作为评价指标,并设置其权重分别为0.6和0.4时,优化后的参数为:喷孔直径0.30 mm、喷油提前角24°、油束夹角160°、涡流比0.4、喉口直径135 mm、凸台高度6.6 mm、凹坑半径18 mm。对应的指示功率为54 kW,与原机仿真值55 kW接近;NO_x排放质量分数为0.009 86%,比原机仿真值0.022 50%低了56.02%。说明该优化方法在保证柴油机功率不损失的情况下可大幅降低NO_x排放。 相似文献
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在分析和研究空间网格图和优化方法的基础上,采用约束条件方程组和权重值递推方法,优化空间网格图的权重参数,提出基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编译码方法. 仿真实验结果表明,与现存方法相比,该方法有效降低了计算复杂度,并改善了译码性能,可应用于资源受限的空间通信中的流媒体的联合编译码. 相似文献
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针对常规非线性自抗扰控制（nonlinear active disturbance rejection control,NLADRC）技术在船舶航迹控制中存在的参数整定难、抗干扰能力差的问题，搭建船舶三自由度MMG数学模型，设计船舶航迹NLADRC系统。利用径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络对系统进行辨识，使网络输出逼近系统输出。根据辨识信息自适应整定对系统整体控制效果影响较大的两个参数，提出基于RBF神经网络的船舶航迹NLADRC系统。仿真结果表明，参数的自适应整定能加快系统收敛速度，大幅减小超调量，对外界环境具有更强的鲁棒性。神经网络对NLADRC的优化，使其控制性能得到提升。 相似文献
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通过分析比较常用的谐波检测方法,根据电力谐波信号的特点,提出了布莱克曼窗与双峰插值相结合的算法,并推导出频率和幅值的修正计算公式,从而进一步降低了泄漏和噪声干扰,提高了计算频率和幅值的准确度.仿真结果验证了算法的正确性与有效性. 相似文献
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《安徽职业技术学院学报》2016,(3):8-11
文章借助于MATLAB软件对高速垂直牵引电梯的机械模型进行仿真分析,模拟出在电梯正常运行过程中由牵引系统和其它干扰因素造成的纵向、横向和干扰震动的实时曲线。通过对该曲线分析可知,横向震动对电梯乘坐舒适性影响较大,可通过优化运行参数降低运行过程中的震动,提升系统的安全性和舒适性。 相似文献
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为分析集装箱码头仿真模型的有效性,在考虑船舶到港规律、机械装卸效率和天气资源等仿真参数的不同处理方法对仿真建模影响的基础上,通过系统仿真集装箱码头船舶服务系统.基于Arena仿真平台对一具体实例进行实现,并利用Origin软件对仿真结果进行统计和拟合分析,探讨集装箱码头仿真系统中关键参数处理方法对仿真建模的影响规律. 相似文献
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王磊 《中国科学院大学学报》2015,32(1):110-115
分析相位翻转在直接序列扩频(DSSS)系统信号捕获过程中的影响,分别给出相位翻转对码相位和载波多普勒频率估计影响的数学分析,提出2种能够消除相位翻转影响的DSSS信号捕获算法.与部分相关累加方法相比,延迟共轭相乘方法的捕获性能更加稳定.2种方法均适用于需要考虑相位翻转问题的DSSS系统. 相似文献
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为提高无线传感器网络数据融合精度,降低网络能耗,延长网络生存时间,提出基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法(IGWOBPDA).首先为平衡灰狼算法全局与局部搜索能力提出改进控制参数和动态权重更新位置的改进灰狼方案,利用改进灰狼算法对BP神经网络初始阈值和初始权值进行优化以解决数据融合中BP神经网... 相似文献
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针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及其动力传动机构的摩擦死区非线性,将一种自适应模糊小脑模型关联控制(FCMAC)补偿策略用于轨迹跟踪及补偿问题.利用模糊神经网络并引入GL矩阵及其乘法算子"."分别对执行机构中的摩擦死区及系统模型不确定部分进行自适应补偿,其补偿误差及外界扰动通过滑模控制器来消除.基于Lyapunov理论证明了闭环系统跟踪误差的有界性.仿真表明控制器可以达到较高精度,且能满足实时性要求. 相似文献
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针对车联网环境下无线频谱资源短缺的问题,提出一种基于神经网络的多条件频谱感知组合算法。该算法利用神经网络较强的多分类能力,将信号能量、协方差矩阵的最大特征值、最小特征值、迹和平均特征值融合作为神经网络特征参数实现合作频谱感知,并从理论上分析参数选择方案,算法还充分考虑信道多径衰落和阴影效应导致的信噪比很低的情况以及车辆移动产生的多普勒效应,达到提高频谱感知成功率的目的,从而提高频谱的利用率。仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下比已有的频谱感知算法具有更好的检测性能。 相似文献
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为寻求一种简便的船舶运动模型辨识方法,根据船舶动力学与运动学基本方程的结构形式,建立一种基于Elman神经网络的辨识模型,给出网络结构的选取和确定方法.以载质量为5万t的散货船为例,利用国际海事组织要求的几个典型的船舶操纵试验数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该船舶可用于船舶操纵性分析的神经网络模型.将网络计算结果代入船舶运动学方程进行船舶航迹仿真,并与试验航迹数据进行对比,验证网络模型的精确性.比较仿真验证结果和试验数据可知,该网络模型能基本反映被辨识船舶的动态特性,验证其有效性和准确性. 相似文献
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针对在采用massive MIMO（multiple-input multiple-output）系统的5G网络规划中,使用传统的系统级仿真方法获得信道幅值的计算量和时间开销非常大的问题,提出一种基于BP（back propagation）神经网络的自适应神经网络来预测massive MIMO系统的信道幅值。自适应神经网络由基本BP子神经网络和特征降维BP子神经网络组成,可实现对给定训练集和预测集的自适应,基于用户射线追踪数据快速准确地预测用户的信道幅值。仿真结果表明,所提出的自适应神经网络在得到与系统级仿真方法精度接近的信道幅值的同时,可大幅降低获得信道幅值的时间开销;并且与采用传统BP神经网络相比,可以明显降低训练时间、预测误差大的用户数和平均预测误差。 相似文献
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研究RBF神经网络在个人信用评级中的应用.针对传统的RBF神经网络无法处理非数值型数据和对初始中心的选取及异常值十分敏感等问题,提出一种基于模糊K-Prototypes算法的RBF神经网络,提高了处理分类型数据及混合型数据的能力,并且改进的模糊K-Prototypes算法有助于降低模型对初始中心选取和异常值的敏感性.将改进前后的模型分别应用于商业银行的个人信贷评级中,结果表明,改进后的模型预测精度和稳健性都优于传统的RBF模型. 相似文献
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为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)法和自适应粒子群优化(self-adaptive particle swarm optimization, SAPSO)算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理,然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中,改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法,提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差的实时预测仿真,结果验证了该预测模型具有较高的可靠性。 相似文献
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在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
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由于恒值空调已经不能满足船舶舱室人员的热舒适要求,运用遗传算法求解热舒适方程,并提出利用遗传算法改进神经网络的船舶舱室热舒适预测模型。仿真结果表明,该模型具有良好的仿真性能,预测准确性高。该模型对提升船舶舱室的环境质量和提高船舶工作人员及乘客的热舒适度起到很大的帮助。 相似文献