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RS-GA神经网络无人机受风情况估计
被引量:
1
1
作者
张博
贾华宇
马珺
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第4期209-213,共5页
针对现有无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)风场估计方法中存在的计算复杂、需额外搭载传感器等问题,提出基于粗糙集遗传神经网络的无人机受风状态估计方法。该方法利用粗糙集分析方法对无人机上采集的姿态信息数据集进行约简;利用...
针对现有无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)风场估计方法中存在的计算复杂、需额外搭载传感器等问题,提出基于粗糙集遗传神经网络的无人机受风状态估计方法。该方法利用粗糙集分析方法对无人机上采集的姿态信息数据集进行约简;利用遗传算法全局搜索能力强的特点优化神经网络的初始权值;用简化的无人机数据集训练神经网络即得到所需神经网络风场估计模型。仿真结果表明,该方法具有较高的识别率以及较短的训练时间,证明了其在无人机风场估计上应用的有效性。
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关键词
无人机(UAV)
受风状态估计
粗糙集
约简
遗传算法
神经网络
下载PDF
职称材料
题名
RS-GA神经网络无人机受风情况估计
被引量:
1
1
作者
张博
贾华宇
马珺
机构
太原理工大学物理与光电工程学院
太原理工大学电气与动力工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第4期209-213,共5页
基金
山西省自然科学基金(No.2015011050)
文摘
针对现有无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)风场估计方法中存在的计算复杂、需额外搭载传感器等问题,提出基于粗糙集遗传神经网络的无人机受风状态估计方法。该方法利用粗糙集分析方法对无人机上采集的姿态信息数据集进行约简;利用遗传算法全局搜索能力强的特点优化神经网络的初始权值;用简化的无人机数据集训练神经网络即得到所需神经网络风场估计模型。仿真结果表明,该方法具有较高的识别率以及较短的训练时间,证明了其在无人机风场估计上应用的有效性。
关键词
无人机(UAV)
受风状态估计
粗糙集
约简
遗传算法
神经网络
Keywords
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)
wind estimation
rough set
reduction
genetic algorithm
neural network
分类号
TP391.8 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RS-GA神经网络无人机受风情况估计
张博
贾华宇
马珺
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
1
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