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71.
针对传统BP神经网络容易发散、泛化能力差等问题,采用自适应Kalman滤波方法训练神经网络的连接权。与Kalman滤波训练连接权和传统的BP算法相比,该方法提高了BP神经网络计算精度,增强了泛化能力。实测数据的计算结果证明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
72.
三维复杂域非结构化六面体网格全自动生成方法 总被引:3,自引:0,他引:3
使用自适应有限单元法在三维复杂域内求解水工及岩土工程问题,讨论了应用行波法在多介质三维复杂块体内六面体单元网格的自动生成过程。其特点是对不规则区域具有较强的适应性,并考虑了节理单元的自动生成。 相似文献
73.
对自适应矢量量化(SAVQ)技术在太阳射电频谱数据压缩中的应用进行了有意义的讨论.给出一种压缩比和失真可调的SAVQ压缩方法,指出提高数据压缩比的有效方法之一为样本集成,同时介绍了用该技术对北京天文台太阳射电频谱仪上的两个波段(1.0GHz-2.0GHz和2.6GHz-3.8GHz)的观测数据进行压缩的实用效果,并与国际同行所用的ICON方式进行性能比较.最后展示了数据压缩技术及其在天文上的应用. 相似文献
74.
75.
提出了从宽谱太阳漫射辐射信息反演大气气溶胶折射率虚部的新方法。通过敏感性分析发现:宽谱太阳漫射辐射对大气气溶胶折射率虚部的变化非常敏感,而对粒子谱分布、气溶胶折射率实部、地表反射率、大气中水汽和臭氧含量的变化不很敏感或弱敏感,因此可以从中较好地提取大气气溶胶折射率虚部。数值试验表明该方法具有较高的精度。 相似文献
76.
The offshore jacket platform is a complex and time-varying nonlinear system,which can be excited of harmful vibration by external loads.It is difficult to obtain an ideal control performance for passive control methods or traditional active control methods based on accurate mathematic model.In this paper,an adaptive inverse control method is proposed on the basis of novel rough neural networks (RNN) to control the harmful vibration of the offshore jacket platform,and the offshore jacket platform model is established by dynamic stiffness matrix (DSM) method.Benefited from the nonlinear processing ability of the neural networks and data interpretation ability of the rough set theory,RNN is utilized to identify the predictive inverse model of the offshore jacket platform system.Then the identified model is used as the adaptive predictive inverse controller to control the harmful vibration caused by wave and wind loads,and to deal with the delay problem caused by signal transmission in the control process.The numerical results show that the constructed novel RNN has advantages such as clear structure,fast training speed and strong error-tolerance ability,and the proposed method based on RNN can effectively control the harmfid vibration of the offshore jacket platform. 相似文献
77.
78.
79.
强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法。该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估计中加入抗差因子抑制粗差对滤波的干扰,提高定位精度。仿真结果表明,该算法在发生滤波发散和粗差干扰的情况下能够表现出良好的滤波性能,较Sage-Husa算法有更强的稳健性。 相似文献
80.
仪器、周围环境和人为操作等往往会造成点云中包含大量的噪声,导致模型回归精度低等问题.RANSAC算法凭借其简单实现、稳健的优势广泛应用于解决模型回归的问题.但是,针对不同的场景,RANSAC算法需要不断地调整参数来估计最优模型解.本文考虑到RANSAC及其现有改进算法的不足,以及内群点与噪声之间往往存在密度分布差异性,首先利用密度加权导向采样的方式优化初始假设模型,然后提出了一种空间密度函数以用于最优模型评价和迭代次数计算,整个过程不需要任何先验知识.本文方法能够解决内群点比率大于10% 的模型回归问题.通过与已有方法的试验对比,本文方法能够在无先验信息的情况下具有较高的精度和稳健性. 相似文献