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广义小波神经网络实现雷达相关滤波的研究

在船舶导航雷达的信息处理中,目标跟踪的实时性和准确度是系统整体性能的重要标志,因此,解决这方面目前存在的若干问题具有十分重要的意义。本文对目标跟踪中前置点的预测问题进行了深入的研究。首次提出了对船舶导航雷达目标数据进行在线实时非线性并行相关滤波的处理思想,提出了广义小波神经网络的信号多维处理模型及其相关预测算法。论文的主要思想是:根据前向神经网络模型和小波理论在信号合成和边缘检测中的处理方法,构建雷达目标数据的非线性并行处理的神经网络模型,应用优化理论和自适应技术,使该系统达到实时、在线、相关处理的目的。本研究的主要成果有:(1) 提出了一种适于雷达在线预测的新的前向神经网络训练的优化步长初值选择方法及调整方法。对所选激励函数在理论上做了误调分析,从而使加入的动量因子对网络影响有了量的估算。(2) 基于S型函数的小波框架重构信号的思想,提出了广义小波神经网络模型及其训练算法。理论和仿真实验表明,广义小波神经网络的收敛性和Robu  (本文共123页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)
中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)

GABOR小波神经网络算法及其在灰度图象目标识别中的应用研究

本文主要研究的是Gabor小波神经网络算法及其在灰度图像目标识别中的应用。研究涉及神经网络理论、小波分析理论和小波神经网络理论及其它们在目标识别中的应用技术。论文以基于多CPU神经网络目标识别系统的设计与实现为宗旨,在理论和实践两个方面研究和探讨了系统实现过程中所涉及的关键算法和关键技术。论文包括以下诸方面内容:对目前国际、国内BP神经网络算法、小波变换理论、Gabor小波神经网络算法以及在目标识别中的应用现状进行了综述,对存在的问题进行了剖析。同时以灰度图像目标识别为主线,阐述与论文直接相关的基本理论和关键技术。详细分析了多层前馈型神经网络描述及训练算法机理,从数学的角度推导了误差逆传播算法(BP算法),同时指出了BP算法存在的问题。构建了一种用于多目标识别的改进的BP算法。阐述了Gabor滤波器原理。给出了Gabor小波滤波器的表达式。根据理论分析和实际需要,设计了多通道Gabor滤波器,提取了灰度图像目标纹理特征。相应地给...  (本文共106页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京航空航天大学
南京航空航天大学

遗传算法与小波神经网络中若干问题的研究

本文对遗传算法、小波神经网络中的若干问题进行了深入研究并提出了一系列解决这些问题的方法。首先,研究了传统遗传算子的功能完善问题。定义了遗传算法中群体的多样性测度和成熟度的概念,对三种传统遗传算子的作用从理论上进行了定量分析,在此基础上,提出了一种能弥补传统算子不足的新遗传算子——扩散算子,利用模拟退火的思想给出了扩散概率的计算公式。仿真结果与理论分析的结论均表明了这种扩散式遗传算法具有更理想的寻优性能。其次,研究了遗传算法的预防成熟前收敛问题。分析了遗传算法成熟前收敛的形成原因并介绍了一般的预防策略,在对模式的样本分布特点进行讨论后,提出了一种基于均匀分割的多种群并行遗传算法,并证明了该方法在不影响收敛速度的前提下具有发生成熟前收敛的概率呈指数级下降的优点。仿真结果证实了该算法在处理复杂的多峰值优化问题时预防成熟前收敛的效果非常明显。再其次,研究了提高遗传算法的收敛精度问题。基于动态编码的思想提出了一种变焦遗传算法,该算法在不增...  (本文共116页) 本文目录 | 阅读全文>>

山东大学
山东大学

一类混合动态系统建模与优化调度问题的研究

随着信息技术的不断完善和广泛应用,在通信、制造、交通管理、军事指挥等领域内相继出现了一批反映高新技术的复杂人造系统,推动了离散事件动态系统(DEDS)理论的形成和发展,这一理论反映了各种人造系统运行的内部规律。随着研究的深入,人们开始认识到一种由离散事件与连续系统交互作用的一类混合动态系统(Hybrid Dynamic System,HDS)问题的重要性和挑战性。在混合系统中既包含了连续变量动态系统(CVDS),又包含了离散事件动态系统(DEDS),而且两者处在一种相互交互和作用的复杂机制中。由于这些因素,混合动态系统的建模分析面临较大的困难。同时,由于许多实际系统具有混合系统的性质,因此对他们的研究具有重要意义。本文从连续层面、离散层面对HDS的建模和仿真的相关问题进行了研究,主要工作和创新点如下:1.提出和研究了一种扩展Petri网结合遗传算法的优化方法,并对车间作业(Job-shop)调度问题进行了求解。在时间Petri网...  (本文共118页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京航空航天大学
南京航空航天大学

小波神经网络若干关键问题研究

基于小波神经网络的理论性分析与应用研究是本论文的主要内容。论文以小波神经网络为研究对象,提出了一类新的加权小波基,分析证明了加权小波基的诸多良好特性;对于常见小波神经网络的一致逼近特性、S型函数组合小波神经网络的鲁棒性分析、多模型小波神经网络的故障检测等问题给出了详细的论证;最后,针对歼击机的常见故障问题,分别给出了应用小波神经网络和BP神经网络的故障诊断结果,实现了小波神经网络对飞机系统的故障诊断。首先,论文提出了一种新的小波合成方法,不是采用常见的Fourier变换,而是利用细分方案和递推平均插值方法构造了一类新的具有加权性质的小波,同时证明了它的常用性质:紧支撑性,光滑性,消失矩,正交性。表明了加权小波系数的衰减性与一般正交小波的系数衰减性相同,但计算复杂度更低。仿真结果显示,当加权函数跳跃性很大时,尺度函数和加权小波具有非常好的光滑性,而且加权小波的逼近收敛率也快于一般常见小波。并用此加权小波基和常见小波在逼近方面进行了...  (本文共122页) 本文目录 | 阅读全文>>

大庆石油学院
大庆石油学院

智能算法及其在油田故障诊断问题中的应用

本文以油气集输过程中的故障诊断问题为背景,对基于免疫算法、蚁群算法、小波分析、神经网络、混沌理论的若干智能算法进行了研究,并将这些智能算法应用到油田长输原油管道泄漏定位和抽油机井故障诊断中,为油田故障诊断问题提供了一种新思路、新方法。具体如下:利用生物免疫原理中的浓度调节机制和个体多样性保持策略以及免疫记忆功能,设计基于小生境隔离机制的自适应免疫遗传算法,采用基于浓度和适应度的自适应式选择策略,有效地克服基本遗传算法的未成熟收敛现象,既能提高抗体的相似性又能兼顾到抗体的多样性,为避免算法陷入局部最优解、缩短搜索时间提供了保证。将所提出的方法用于长输原油管道泄漏定位,提高了诊断精度。根据蚁群觅食规律和免疫遗传思想,设计了基于免疫机制的蚁群遗传算法,在保留蚁群算法所具有的全局优化特性和有限时间内能得到合理答案等优良特性的前提下,通过免疫机制的引入保证个体的多样性,避免出现搜索时间长、容易停滞等现象。在综合分析了各种小波神经网络的结构...  (本文共156页) 本文目录 | 阅读全文>>