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Compensated methods for networked control system with packet drops based on compressed sensing
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作者 FAN Ruifeng YIN Xunhe +1 位作者 LIU Zhenfei LAM Hak Keung 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2021年第6期1539-1556,共18页
Due to unreliable and bandwidth-limited characteristics of communication link in networked control systems,the realtime compensated methods for single-output systems and multioutput systems are proposed in this paper ... Due to unreliable and bandwidth-limited characteristics of communication link in networked control systems,the realtime compensated methods for single-output systems and multioutput systems are proposed in this paper based on the compressed sensing(CS)theory and sliding window technique,by which the estimates of dropping data packets in the feedback channel are obtained and the performance degradation induced by packet drops is reduced.Specifically,in order to reduce the cumulative error caused by the algorithm,the compensated estimates for single-output systems are corrected via the regularization term;considering the process of single-packet transmission,a new sequential CS framework of sensor data streams is introduced to effectively compensate the dropping packet on single-channel of multi-output systems;in presence of the medium access constraints on multi-channel,the communication sequence for scheduling is coupled to the algorithm and the estimates of the multiple sensors for multi-output systems are obtained via the regularization term.Simulation results illustrate that the proposed methods perform well and receive satisfactory performance. 展开更多
关键词 networked control systems packet drop compensated method compressed sensing(CS)
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Virtual sensing method for monitoring vibration of continuously variable configuration structures using long short-term memory networks 被引量:4
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作者 Zhenjiang YUE Li LIU +1 位作者 Teng LONG Yuanchen MA 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第1期244-254,共11页
Vibration monitoring by virtual sensing methods has been well developed for linear timeinvariant structures with limited sensors.However,few methods are proposed for Time-Varying(TV)structures which are inevitable in ... Vibration monitoring by virtual sensing methods has been well developed for linear timeinvariant structures with limited sensors.However,few methods are proposed for Time-Varying(TV)structures which are inevitable in aerospace engineering.The core of vibration monitoring for TV structures is to describe the TV structural dynamic characteristics with accuracy and efficiency.This paper propose a new method using the Long Short-Term Memory(LSTM)networks for Continuously Variable Configuration Structures(CVCSs),which is an important subclass of TV structures.The configuration parameters are used to represent the time-varying dynamic characteristics by the‘‘freezing"method.The relationship between TV dynamic characteristics and vibration responses is established by LSTM,and can be generalized to estimate the responses with unknown TV processes benefiting from the time translation invariance of LSTM.A numerical example and a liquid-filled pipe experiment are used to test the performance of the proposed method.The results demonstrate that the proposed method can accurately estimate the unmeasured responses for CVCSs to reveal the actual characteristics in time-domain and modal-domain.Besides,the average one-step estimation time of responses is less than the sampling interval.Thus,the proposed method is promising to on-line estimate the important responses of TV structures. 展开更多
关键词 Data-based method RECURRENT neural networkS Time-varying structure VIBRATION MONITORinG Virtual sensing
原文传递
远程光纤传感网中滤波降噪方法的优化
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作者 孙悟颉 李光明 +4 位作者 苏艳蕊 武昭 田彦 赵越 秦宝燕 《兵工自动化》 北大核心 2024年第4期54-61,共8页
为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输,提出一种优化差分(optimized difference,OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法,并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值;采用双重判别弥补边缘信息误判... 为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输,提出一种优化差分(optimized difference,OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法,并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值;采用双重判别弥补边缘信息误判的缺陷,优化准确定位边缘信息的能力;融合加权平均法与卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF),优化信号预测的精度。实验验证结果表明:采用该方法进行数据预处理将使系统能够正常检测数据,测量精度可达0.76%,提高检测系统的抗噪性能。与先进小波阈值降噪方法的对比实验结果表明:斜率优化方法在≥10 dB噪声干扰下,测量精度相对提高0.62倍以上。 展开更多
关键词 远程光纤传感网 优化差分方法 边缘信息双重判别 加权卡尔曼滤波融合算法
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基于无线传感网络通信技术的变电站运行环境感知方法
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作者 刘迎新 孙晓韬 +2 位作者 李珍 姚力军 王梅娜 《通信电源技术》 2024年第18期195-197,共3页
变电站内部环境复杂多变,关键设备密集,导致环境感知受限,覆盖率偏低。因此,提出基于无线传感网络通信技术的变电站运行环境感知方法。通过部署AM2302温湿度传感器和CC2530芯片的无线节点,结合ZigBee技术和频分复用,构建稳定、低功耗网... 变电站内部环境复杂多变,关键设备密集,导致环境感知受限,覆盖率偏低。因此,提出基于无线传感网络通信技术的变电站运行环境感知方法。通过部署AM2302温湿度传感器和CC2530芯片的无线节点,结合ZigBee技术和频分复用,构建稳定、低功耗网络,实现变电站环境参数的实时感知、数据传输及全方位监测。实验结果表明,感知方法能够显著提升感知区域覆盖率,实现全面准确感知。 展开更多
关键词 无线传感网络 无线通信技术 变电站 运行环境 感知方法
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网络GIS及其内容体系和应用分析 被引量:11
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作者 张书亮 吴宇 +1 位作者 徐洁慧 闾国年 《地球信息科学》 CSCD 2007年第2期43-48,共6页
众多研究人员在网络GIS的研究方面都习惯将其内容简单化为WebGIS或者Internet/Intranet GIS。实际上,WebGIS和Internet/Intranet GIS在数据模型、网络架构、体系构建和功能部署等方面都有较大的区别,这种将We-bGIS和Internet/Intranet ... 众多研究人员在网络GIS的研究方面都习惯将其内容简单化为WebGIS或者Internet/Intranet GIS。实际上,WebGIS和Internet/Intranet GIS在数据模型、网络架构、体系构建和功能部署等方面都有较大的区别,这种将We-bGIS和Internet/Intranet GIS统称为网络GIS的做法本身就有缺陷。本文以网络和分布式计算技术为基础,从“广义”和“狭义”的角度对网络GIS的概念框架、内容体系和应用等几个方面做了重构研究,以期推动网络GIS的研究进展。 展开更多
关键词 网络GIS WEB GIS inTEMET GIS 广义与狭义
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岩相古地理优势相方法及应用——兼谈“广义”与“狭义”岩相古地理及若干新的研究方向 被引量:5
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作者 李增学 李莹 +6 位作者 刘海燕 王东东 王平丽 宋广增 李晓静 贾强 赵洪刚 《古地理学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期489-506,共18页
提出岩相古地理研究的优势相思路与方法,优势相划分由等时性界面限定的沉积持续时间和沉积厚度这条主线串联起来。优势相分析具有定性与定量兼有的特征,即以各种定性与定量的、反映某个时期或阶段沉积环境特点的关键因素或指标资料为基... 提出岩相古地理研究的优势相思路与方法,优势相划分由等时性界面限定的沉积持续时间和沉积厚度这条主线串联起来。优势相分析具有定性与定量兼有的特征,即以各种定性与定量的、反映某个时期或阶段沉积环境特点的关键因素或指标资料为基础,由点到线、由线到面,点、线、面结合,由二维到三维空间,确定该阶段或该时期占优势的主导沉积相或岩相。主导沉积相或岩相既要满足沉积持续时间的主导、又要满足沉积物质表现优势,还需满足盆地或区块总体背景和环境格局上的合理性与综合性。指出优势因素(或称优势参数)是优势相确定的基础和前提。提出了"广义岩相古地理"和"狭义岩相古地理"2个概念,在其研究内容、精度、理论深度、研究区域范围和应用等方面进行区别,但并不能由一两个指标就简单区分,需要综合对比和分析才可以界定。论文还论述了岩相古地理研究出现的7个新方向,这些新的研究方向可根据研究目的和解决的实际勘探目标,进行广义和狭义岩相古地理分析。运用优势相分析思路和方法,在柴达木盆地新生代等时性地层划分及建立了盆地等时地层格架基础上,进行了柴达木盆地关键时期岩相古地理恢复。 展开更多
关键词 优势相方法 优势因素 主导指标 广义岩相古地理 狭义岩相古地理 柴达木盆地
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冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比 被引量:85
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作者 夏天 吴文斌 +1 位作者 周清波 周勇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期139-147,共9页
冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。... 冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数(R2)为0.990、均方根误差(RMSE)为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。 展开更多
关键词 遥感 回归分析 神经网络 估算 LAI 冬小麦 反演方法
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光谱变换方法对黑土养分含量高光谱遥感反演精度的影响 被引量:29
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作者 张东辉 赵英俊 +2 位作者 秦凯 赵宁博 杨越超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第20期141-147,共7页
高光谱遥感反演黑土养分含量时,光谱变换方法对提取精度具有显著影响,为明确二者响应关系,提高反演精度和稳定度,该文以黑龙江建三江地区为研究区,引入航空高光谱成像系统CASI-1500,获取380~1 050 nm数据进行分析。均匀采样60个样品,... 高光谱遥感反演黑土养分含量时,光谱变换方法对提取精度具有显著影响,为明确二者响应关系,提高反演精度和稳定度,该文以黑龙江建三江地区为研究区,引入航空高光谱成像系统CASI-1500,获取380~1 050 nm数据进行分析。均匀采样60个样品,化验获得其有机质、全氮、全磷和全钾含量数据,利用神经网络方法对有机质含量、支持向量机对氮、磷、钾含量进行建模。对比研究了重采样(RE)、对数倒数(LR)、一阶微分(FD)、包络线去除(CR)和多元散射校正(MSC)变换5种光谱变换后的提取精度。结果表明:MSC、MSC、LR和RE光谱变换方法分别应用到有机质、氮、磷和钾特征波段的组合运算中,得出黑土养分含量的空间分布精度相对最高,预测样本的决定系数分别为0.748、0.673、0.631和0.420。 展开更多
关键词 遥感 土壤 模型 光谱变换法 神经网络 支持向量机
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遥感影像土地利用/覆盖分类方法研究综述 被引量:82
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作者 王圆圆 李京 《遥感信息》 CSCD 2004年第1期53-59,共7页
从六个方面总结了国内外出现的遥感影像土地利用 /覆盖分类中针对传统计算机分类方法的改进 :(1)从基于统计的分类向基于非线性并行处理的人工神经网络分类、基于模糊理论的分类、基于知识的分类以及支撑向量机等分类技术发展 ;(2 )分... 从六个方面总结了国内外出现的遥感影像土地利用 /覆盖分类中针对传统计算机分类方法的改进 :(1)从基于统计的分类向基于非线性并行处理的人工神经网络分类、基于模糊理论的分类、基于知识的分类以及支撑向量机等分类技术发展 ;(2 )分类从单一利用光谱信息到利用光谱、纹理、时相、角度等多种信息 ;(3)从基于像元的逐点分类到基于图斑的分类 ;(4)从硬分类到亚像元分类 ;(5 )从单源遥感影像分类到利用多源遥感影像融合的分类 ;(6 )从单分类器向复合分类器发展。 展开更多
关键词 遥感影像 模式识别 监督 最大似然法 土地覆盖
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全卷积神经网络用于遥感影像水体提取 被引量:26
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作者 王雪 隋立春 +2 位作者 钟棉卿 李顶萌 党丽丽 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第6期41-45,共5页
提出了一种全卷积神经网络模型用于遥感影像的水体目标提取的方法,介绍了全卷积神经网络的基本原理及构建3种网络模型的过程。为了分析模型效果,首先搜集带有水体的影像数据,并将这些数据标注为水体和背景两类,然后利用构建的全卷积神... 提出了一种全卷积神经网络模型用于遥感影像的水体目标提取的方法,介绍了全卷积神经网络的基本原理及构建3种网络模型的过程。为了分析模型效果,首先搜集带有水体的影像数据,并将这些数据标注为水体和背景两类,然后利用构建的全卷积神经网络模型进行推理和学习获取先验模型,最后对测试影像进行水体提取试验。通过与传统的基于影像光谱特征的阈值法和基于图论的Grab Cut算法提取结果进行比较,验证了本文方法的可行性。 展开更多
关键词 遥感影像 水体提取 全卷积神经网络 阈值法 GrabCut算法
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变异系数法结合优化神经网络的无人机冬小麦长势监测 被引量:18
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作者 徐云飞 程琦 +4 位作者 魏祥平 杨斌 夏沙沙 芮婷婷 张世文 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第20期71-80,共10页
高效、快速、准确获取冬小麦长势信息在农业发展和经营决策中具有重要作用。该研究以冬小麦为对象,开展无人机冬小麦长势监测,获取冬小麦生物量、株高、叶绿素含量和植株含水率数据,基于变异系数法(Coefficient of Variation Method,CV... 高效、快速、准确获取冬小麦长势信息在农业发展和经营决策中具有重要作用。该研究以冬小麦为对象,开展无人机冬小麦长势监测,获取冬小麦生物量、株高、叶绿素含量和植株含水率数据,基于变异系数法(Coefficient of Variation Method,CV)构建综合长势监测指标(Comprehensive Growth Monitoring Indicators,CGMI_(CV)),通过16种植被指数与CGMI_(CV)进行相关性分析,计算植被指数间的方差膨胀因子,筛选最优植被指数作为模型输入变量,采用偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)、随机森林(Random Forest,RF)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BPNN)及遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BPNN模型建立冬小麦长势反演模型,结合评价指标获得冬小麦最优长势反演模型,最终得到研究区冬小麦长势空间分布信息。研究结果表明:以变异系数法得到的冬小麦CGMI_(CV)相关性比单一指标的相关性有不同程度的提高;利用变异系数法结合BPNN得到的冬小麦长势最佳反演模型CGMICV-BPNN,其决定系数R^(2)可达0.71,模型精度较传统赋权法构建的CGMI_(mean)-BPNN模型提高了26.79%;采用GA优化后的BPNN模型的不稳定显著下降,其平均相对误差中位数下降了22.22%,决定系数R^(2)也有所提高;研究区内半数以上的冬小麦长势集中于第Ⅲ等级,其所占比例为55.83%,其次集中于第Ⅰ等级,其所占比例为36.08%,研究区冬小麦整体长势较为稳定。研究结果可为冬小麦长势监测及区域作物生产监测提供重要参考。 展开更多
关键词 无人机 农作物 遥感 变异系数法 综合长势监测指标 反向传播神经网络
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基于误差预测的焦炉火道温度软测量模型 被引量:6
12
作者 曹卫华 陈泰任 +1 位作者 吴敏 雷琪 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2009年第2期206-210,共5页
针对焦炉火道温度在线检测的问题,在分析焦炉火道温度特性的基础上,建立了一种基于误差预测的高精度焦炉火道温度软测量模型.首先分别建立了1元、2元和12元线性回归模型,对蓄顶温度和火道温度进行线性拟合;然后比较分析了三种回归子模... 针对焦炉火道温度在线检测的问题,在分析焦炉火道温度特性的基础上,建立了一种基于误差预测的高精度焦炉火道温度软测量模型.首先分别建立了1元、2元和12元线性回归模型,对蓄顶温度和火道温度进行线性拟合;然后比较分析了三种回归子模型的特点.使用融合时间差分法的Elman神经网络,对线性回归模型中精度最高的12元模型的预测误差进行拟合和多步预测.采用专家经验将线性回归组合模型和融合时间差分法的Elman神经网络模型进行集成,最终获得了具有较高预测精度的焦炉火道温度软测量值.实际运行结果验证了该软测量模型的有效性. 展开更多
关键词 焦炉火道温度 软测量 时间差分法 线性回归 ELMAN 神经网络 智能集成
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模糊控制BP网络的遥感图象分类方法研究 被引量:7
13
作者 李朝峰 王桂梁 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期311-314,共4页
针对遥感图象分类中经常采用的 BP算法存在训练时间长、不易收敛等缺点 ,提出了一种改进方法 ,即采用模糊规则有效控制 BP网络学习率的方法 .该方法使网络具有自适应能力 ,从而不易陷入局部最小 ,导致收敛速度大大加快 ,训练时间大大缩... 针对遥感图象分类中经常采用的 BP算法存在训练时间长、不易收敛等缺点 ,提出了一种改进方法 ,即采用模糊规则有效控制 BP网络学习率的方法 .该方法使网络具有自适应能力 ,从而不易陷入局部最小 ,导致收敛速度大大加快 ,训练时间大大缩短 .最后以徐州地区 TM图象土地利用分类为例 ,将模糊控制 BP网络模型同 BP算法及学习率自调整算法进行了比较 .结果表明新方法确实大大加快了网络收敛速度 ,一定程度上提高了图象分类精度 ,是一种有效的图象分类方法 . 展开更多
关键词 模糊控制 BP网络 图象分类 遥感图像 学习率自调整算法 BP算法
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基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类 被引量:4
14
作者 林娜 杨武年 王斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第8期2774-2777,2782,共5页
为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimumnoise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法。以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进... 为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimumnoise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法。以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进行BP神经网络分类,并与单独的高光谱影像BP神经网络分类进行比较。美国内华达州CU-PRITE矿区AVIRIS数据的实验结果表明,基于KMNF和BP神经网络的高光谱影像分类较单独BP神经网络分类总体精度及时间性能均得到提高。 展开更多
关键词 高光谱遥感 核最小噪声分离变换 核方法 BP神经网络 分类
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采用压缩感知和GM(1,1)的无线传感器网络异常检测方法 被引量:13
15
作者 刘洲洲 李士宁 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期40-46,共7页
针对当前无线传感器网络(WSNs)异常检测算法的检测准确率较低同时影响网络能耗均衡的问题,提出了一种基于改进压缩感知(CS)重构算法和智能优化GM(1,1)的WSNs异常检测方法。首先,通过建立双层异质WSNs异常检测模型,并采用压缩感知技术对... 针对当前无线传感器网络(WSNs)异常检测算法的检测准确率较低同时影响网络能耗均衡的问题,提出了一种基于改进压缩感知(CS)重构算法和智能优化GM(1,1)的WSNs异常检测方法。首先,通过建立双层异质WSNs异常检测模型,并采用压缩感知技术对上层观测节点收集到的下层检测节点温度测量数据进行处理,同时结合温度数据稀疏度未知特点,构造有效的稀疏矩阵和测量矩阵,并重新定义测量矩阵正交变换预处理策略,使得CS观测字典满足约束等距(RIP)条件;其次,重新定义了离散蜘蛛编码方式,蜘蛛种群不断协同进化,以获得稀疏结果中非零元素的位置信息,利用最小二乘法得到非零元素的幅度信息,实现了对未知数量检测节点数据的精确重构。在此基础上可以由蜘蛛种群迭代进化得到优化后GM(1,1)的参数序列,通过检测参数序列的相关阈值来判定节点是否发生异常。实验仿真结果表明,与OMP-IGM等异常检测方法相比,该方法的异常检测准确率提高了约7%~33%,网络能耗降低了约18%~43%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 异常事件检测 压缩感知 群居蜘蛛优化 信号重构算法
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基于双向门控尺度特征融合的遥感场景分类 被引量:6
16
作者 宋中山 梁家锐 +2 位作者 郑禄 刘振宇 帖军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第9期2726-2735,共10页
针对遥感影像数据集的图像在形状、纹理和颜色上存在较大差别,以及因拍摄高度和角度不同存在的尺度差异导致遥感场景分类精度不高的问题,提出利用主动旋转聚合来融合不同尺度的特征,并通过双向门控提高底层特征与顶层特征互补性的特征... 针对遥感影像数据集的图像在形状、纹理和颜色上存在较大差别,以及因拍摄高度和角度不同存在的尺度差异导致遥感场景分类精度不高的问题,提出利用主动旋转聚合来融合不同尺度的特征,并通过双向门控提高底层特征与顶层特征互补性的特征融合补偿卷积神经网络(FAC-CNN)。该网络利用图像金字塔为原始图像生成不同尺度图像后将其输入到分支网络中来提取多尺度特征,并提出主动旋转聚合的方式来融合不同尺度的特征,使融合后的特征具有方向信息,从而提高模型对不同尺度输入以及不同旋转输入的泛化能力,实现模型分类精度的提升。FAC-CNN比基于VGGNet的注意循环卷积网络(ARCNet-VGGNet)和门控双向网络(GBNet)在西北工业大学遥感场景图像分类数据集(NWPU-RESISC)上准确率分别提升了2.05个百分点与2.69个百分点,在航空影像数据集(AID)上准确率分别提升了3.24个百分点与0.86个百分点。实验结果表明,FAC-CNN能有效解决遥感影像数据集存在的问题,提高遥感场景分类的精度。 展开更多
关键词 遥感图像 场景分类 双向门控方法 卷积神经网络 主动旋转聚合
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基于神经网络的遥感图像识别算法 被引量:8
17
作者 李燕 陈莹 +1 位作者 董秀兰 闫琰 《测绘与空间地理信息》 2012年第2期156-158,共3页
随着遥感技术的发展,将会有更多不同时间、空间分辨率的遥感图像数据应用于各个领域的工程中,遥感图像的模式识别便成为当前遥感图像应用研究领域中一个很重要的研究方向。人工神经网络(Artificial Neu-ral Networks,ANN)是一种模仿动... 随着遥感技术的发展,将会有更多不同时间、空间分辨率的遥感图像数据应用于各个领域的工程中,遥感图像的模式识别便成为当前遥感图像应用研究领域中一个很重要的研究方向。人工神经网络(Artificial Neu-ral Networks,ANN)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。基于神经网络的遥感图像识别是遥感图像处理领域这几年的研究重点。本文首先介绍了人工神经网络和模式识别算法的基本理论知识,然后利用人工神经网络在Matlab工具箱环境中进行高空间分辨率的遥感图像识别。 展开更多
关键词 人工神经网络 模式识别 统计方法 句法方法 遥感图像
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基于离散萤火虫压缩感知重构的无线传感器网络多目标定位 被引量:13
18
作者 刘洲洲 王福豹 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1904-1911,共8页
研究了压缩感知(CS)理论在无线传感器网络(WSNs)多目标定位中的应用。提出一种基于离散萤火虫算法的压缩感知重构方法,并设计了具体算法实现流程,该算法摆脱了传统压缩感知重构算法对稀疏度K的依赖且能够准确地重构出原始信号。基于此,... 研究了压缩感知(CS)理论在无线传感器网络(WSNs)多目标定位中的应用。提出一种基于离散萤火虫算法的压缩感知重构方法,并设计了具体算法实现流程,该算法摆脱了传统压缩感知重构算法对稀疏度K的依赖且能够准确地重构出原始信号。基于此,将新的压缩感知重构算法应用于WSNs目标定位,建立了WSNs系统模型,构造了合理的测量矩阵和稀疏矩阵,并分析了测量矩阵与重构结果之间的关系,最终实现了WSNs多目标定位。仿真结果表明该方法在稀疏信号重构性能及多目标定位精度方面具有较好效果,定位精度优于贪婪匹配跟踪(GMP)算法、正交匹配追踪(OMP)算法和最大似然估计(MLE)算法,且用于WSNs定位的传感器节点数目减少了20%,抗噪性达到了20dB。 展开更多
关键词 无线传感器网络 压缩感知 多目标定位 重构方法 离散萤火虫优化算法
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我国货币流通速度的分析 被引量:3
19
作者 李旭东 王宇 《特区经济》 北大核心 2006年第11期30-32,共3页
本文首先把GDP与M2的比值定义为货币流通速度,计算出1993~2005年我国货币流通速度,该数据表明我国货币流通速度有减慢的趋势,这反映了我国体制上的深层次问题。其次,用带有动量项和自适应学习率的BP神经网络预测出2006~2007年我国GDP... 本文首先把GDP与M2的比值定义为货币流通速度,计算出1993~2005年我国货币流通速度,该数据表明我国货币流通速度有减慢的趋势,这反映了我国体制上的深层次问题。其次,用带有动量项和自适应学习率的BP神经网络预测出2006~2007年我国GDP和货币流通速度,从而推算出2006年至2007年我国广义货币供应量(M2)分别是324542.6亿元和341568.6亿元左右,这对我国数量型货币政策的制定具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 货币流通速度 国内生产总值 广义货币 BP神经网络 预测
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基于PCA-BP神经网络的精馏塔产品组成软测量模型 被引量:17
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作者 尚长军 陈曦 钱积新 《工业仪表与自动化装置》 2003年第4期33-36,共4页
 依据工艺机理和操作经验,初选了醋酸精馏塔产品组成的神经网络预测模型的输入变量,运用主元分析方法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于LM优化算法的BP神经网络进行建模。仿真结果...  依据工艺机理和操作经验,初选了醋酸精馏塔产品组成的神经网络预测模型的输入变量,运用主元分析方法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于LM优化算法的BP神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足精馏过程对出口物料组成的在线软测量要求。 展开更多
关键词 PTA生产装置 BP神经网络 PCA方法 软测量 LM算法 精馏塔
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