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给导弹植入“神经网络”

组织完成的我战略导弹部队某型装备发展论证等20余项重大课题,受到军委、总部首长的高度关注;主持完成了“复合环境下导弹技术测试与评估系统”、“大型智能电液伺服结构试验系统”等多项重大科研成果,其中4项获国家教委和军队科技进步成果奖;撰写出版了6部学术专著、发表学术论文40余篇,其中17篇论文被国际工程索引(EI)索录;成功将神经网络技术和模糊控制理论引入导弹装备设计、检测、延寿多项领域,解决了导弹飞行安全性、可靠性、稳定性等一系列重大技术难题…… $$  这就是第二炮兵优秀共产党员、二炮首届“十大砺剑尖兵”、装备部装备预先研究办公室主任何玉彬。为此,他荣立一、二等功各一次、三等功两次。 $$  突破自我 $$  上世纪90年代初,世界新军事变革风起云涌。正在二炮工程学院任教的何玉彬,放弃安逸的教员生活,再次踏上求学之路,考入西安交通大学硕士研究生,所学专业也由阵地管理改为测控力学领域令人生畏的弹性力学、振动力学和实验力学。面对周围...  (本文共2页) 阅读全文>>

权威出处: 科技日报2005-02-17
《金融经济》2017年18期
金融经济

金融市场中的神经网络拐点预测法

1.引言人工神经网络凭借其强大的拟合性能,在经济学预测领域得到了广泛的重视。刘国宏(2005)利用深圳的具体经济数据进行了实证预测研究,证明基于人工神经网络的经济预测是可行和有效的,利用神经网络进行经济预测对于有效指导经济决策具有较大的参考价值。刘德红(2012)在《基于微观结构理论的证券市场可预测性研究》一文中,使用BP神经网络对上证综指和万科A的每分钟收益率进行了预测,取得了一定效果,表明使用神经网络对上证综指进行预测是可行的。上证综指自1991年发布以来,已经成为中国股票市场的代表性指数,对上证综指进行预测,可以较好地对其他股票指数、个股、期货、期权等衍生品进行合理定价和交易。此外,依靠随时可更新的模型内在传导机理和运行结构,以尽可能避免小概率事件,人工神经网络的种种优势是传统的统计学模型和金融模型难以企及的。2.价格预测法过去十年间,有大量的学者研究了如何使用神经网络模型直接预测股票市场、债券市场、汇率市场及其他衍生品市...  (本文共2页) 阅读全文>>

《电工技术》2019年11期
电工技术

基于进化神经网络的短期电力负荷预测研究

0引言由于电能的无法存储特性,负荷的规模与特性严重影响着电力系统的设计和运行。电力系统负荷预测会影响电力系统的充裕性评估、电价制定和用户用电情况。精确的电力系统负荷预测能增强供电网络运行的安全性和可靠性。负荷预测对电力系统的正常运行、维护和规划至关重要。电力系统负荷预测的目的是在充分保证电力系统稳定、安全、优质、经济地向用户供电的前提下,通过已有负荷数据建立数学模型并仿真模拟过去与未来负荷间的关系,从而确定未来某一特定时间段的负荷值并将误差控制在一定范围内。根据预测时间段长短,负荷预测可分为长期、中期、短期和超短期4种[1]。短期电力负荷预测主要的预测单位为月、周、天,主要功用是为发电厂出力要求做出预测报告,并对发电机组处理变化做出预测,据此来确定燃料供应计划,安排电网内各发电机组的启停,使系统在安全范围内降低旋转储备容量,确保启用发电机组的合理化,在保证安全正常的前提下安排检修计划[2]。天气、节假日等因素会影响电力系统负荷变...  (本文共4页) 阅读全文>>

《国际学术动态》1996年01期
国际学术动态

1995年世界神经网络大会述评

1会议概况 本年度世界神经网络大会(WCNN’95)于7月17日至21日在美国首都华盛顿市召开。参加会议的人数为70。人左右。交流文章约450篇,其中特邀文章约25篇,分组口头报告约30。篇,张贴论文约125篇。会议的其他内容也丰富多彩。 拓导报告20个,内容涉及到当今神经网络研究和应用的各个领域。这些讲座安排在正式会议的前一天进行。所有的报告人均为该领域权威人士,听讲人需交纳费用。6小时需交纳300美元. 邀请国际知名学者就当今神经网络研究的热点及今后的发展趋势发表自己的观点。有7个大会报告:①英国伦敦皇家理工学院J.G.Taylor教授(国际神经网络学会主席)的“朝着最终的智能系统努力”,②加州大学伯克利分校W.J.Freeman教授的“动物行为中的神经动力学及意图”,③波士顿大学G.CarPente:教授的“识别与预测:从突触到技术”,④美国海军武器研究中心斯华龄(H.Szu)博士的“作为神经处理的子波变换”,⑤芬兰赫尔辛...  (本文共5页) 阅读全文>>

《通讯世界》2018年12期
通讯世界

脉冲神经网络和行为识别

1引言传统神经网络通过连续的浮值进行权重相乘相加进行记录再通过非线性形函数计算,具有广义线性特点,传统神经网络是图片的输入,图片的输入由传统的红色、绿色、蓝色组成,将其以浮点数的形式输入到网络,再除以255进行归一化,和各个点的权重相乘再累加,再运用sigmoid函数限定输出在0~1之间,并且可导,这是一个非线性函数,经过数学证明可以映射出最复杂的函数表征形式,再通过相同的过程,得到最后的输出,将对应的输出和标准的输出累加平方,这就是误差的表征形式,这个表征形式可以得到肢体的行动特征和所载形式。具体的训练过程如下:(1)通过输入得到对应的输出。(2)将准备好的数据和网络中的数据进行误差分析。(3)将误差反向传播,调整权重和偏执。(4)设置误差的阈值和最大的循环次数。如果最小的误差小于阈值误差或循环次数大于最大的循环次数则终止,训练完成。而脉冲神经网络通过频率和时间点进行记录浮值只有0和1,具有非线性特点。脉冲神经网络作为第二代新...  (本文共2页) 阅读全文>>

《信息技术与信息化》2019年02期
信息技术与信息化

基于卷积神经网络的船舶分类模型

*华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州5100061引言近年来智能交通发展十分迅猛,但基本上是基于固定背景的陆上交通的车辆检测与识别,对于水上交通来说存在以下几个难点:1.水上背景不固定,受光照、雨雾等天气影响较大;2.江面一般都十分广阔,船舶目标远近检测结果相差较大;3.建在江边的摄像头,受风力影响,照片抓拍抖动也大,因此一直以来,江上的船舶监管都是以雷达、AIS相互补充的手段来进行监管。然而雷达及AIS都有个缺点就是不直观,不能像视频一样直接看到船舶交通现场场景,特别在事故及搜救过程中尤为重要,所以国家在“十二五”期间大力发展水上视频高清监控项目。大量的水域监控硬件设施都已经建设完备,海量的视频数据存储;但如何有效的利用这些视频数据来提高水上交通安全监管成为“十三五”规划里的重要内容。海事监管部门2016年以来,一直致力于发展水上智能监控,但目前仅有船舶视频流量统计方面的智能软件[6],船舶视频跟踪还得关联雷达及AIS才...  (本文共2页) 阅读全文>>