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基于神经网络补偿的坦克全电双向稳定系统非线性滑模控制
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作者 王一珉 袁树森 +1 位作者 林大睿 杨国来 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期90-104,共15页
传统坦克双向稳定系统的控制策略难以有效处理新一代全电双向稳定系统中的耦合性、非线性和不确定性,而基于模型的非线性控制能够充分利用系统动态模型的先验信息提升控制效果。因此,建立计及执行器动态的全电双向稳定系统机电耦合动力... 传统坦克双向稳定系统的控制策略难以有效处理新一代全电双向稳定系统中的耦合性、非线性和不确定性,而基于模型的非线性控制能够充分利用系统动态模型的先验信息提升控制效果。因此,建立计及执行器动态的全电双向稳定系统机电耦合动力学模型,提出一种基于神经网络补偿的非线性滑模控制方法。引入滑模面和基于双曲正切函数改进的滑模鲁棒控制律设计非线性滑模控制函数,以有效地消除系统振荡,提高系统的稳态性能。同时,深度融合多层神经网络,准确估计系统的不确定性并进行前馈补偿,避免高增益反馈。基于Lyapunov理论严格证明了新控制策略可以实现连续控制输入下坦克全电双向稳定系统的渐近稳定性能。搭建了联合仿真环境与半实物实验平台,通过大量对比实验验证了新控制策略的优越性。 展开更多
关键词 坦克 全电双向稳定系统 滑模控制 神经网络 动力学建模 对比实验验证
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基于安全本体的信息安全知识聚合技术研究 被引量:2
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作者 梁中 周嘉坤 +1 位作者 朱汉 陈波 《信息网络安全》 CSCD 2017年第4期78-85,共8页
在信息安全教育资源的构建中,为使主题爬虫更全面、准确、快速地获取教育所需的信息安全领域知识,文章通过建立信息安全领域本体,为主题提供高度专业化的精准领域定义描述;通过安全本体描述中概念间的关系,扩展主题信息的语义范围,基于... 在信息安全教育资源的构建中,为使主题爬虫更全面、准确、快速地获取教育所需的信息安全领域知识,文章通过建立信息安全领域本体,为主题提供高度专业化的精准领域定义描述;通过安全本体描述中概念间的关系,扩展主题信息的语义范围,基于最大相关度引导下的深度优先遍历方法,对爬取的网页在语义概念层进行相关性分析,以提高主题爬虫信息爬取的准确率;采用广度优先搜索策略与链接相关度计算相结合的混合爬取策略,指导主题爬虫进行页面信息的爬取,以有效提升主题爬虫的爬取效率。通过与基于关键词描述的主题爬虫的对比实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 描述的主题爬虫的对比实验验证了该方法的有效性.关键词安全本体 安全教育 知识聚合 主题爬虫 信息安全
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