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求解时变2次规划的抗噪终态零化神经网络:一种3幂次加速策略
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作者 仲国民 肖里坤 +1 位作者 汪黎明 孙明轩 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3882-3892,共11页
针对时变等式约束的2次规划问题,该文提出3幂次加速的抗噪终态零化神经网络,实现神经计算误差固定时间收敛。相比于常规双幂次型终态零化神经网络,所提网络收敛速度更快,抗噪性能更强。分析不同参数情况下的收敛过程并给出具体的收敛时... 针对时变等式约束的2次规划问题,该文提出3幂次加速的抗噪终态零化神经网络,实现神经计算误差固定时间收敛。相比于常规双幂次型终态零化神经网络,所提网络收敛速度更快,抗噪性能更强。分析不同参数情况下的收敛过程并给出具体的收敛时间表达式;理论证明该神经网络系统对渐消噪声具有抑制能力。针对冗余机械臂重复运动规划问题,采用3幂次加速的抗噪终态零化神经网络作为求解器,实现固定时间获取末端执行器的期望轨迹。考虑重复运动规划中定常增益优化指标的局限性,设计时变增益优化指标以提高冗余机械臂作业效率。时变2次规划和冗余机械臂的数值仿真结果分别验证3幂次加速的抗噪终态零化神经网络和时变增益优化指标的有效性。 展开更多
关键词 零化神经网络 3幂次激活函数 2次规划 重复运动规划
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融合图神经网络和注意力机制的矿山无人运输车辆路径规划
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作者 王桃 王霞 米宏军 《金属矿山》 北大核心 2025年第10期159-165,共7页
针对矿山无人运输车辆在复杂动态环境下路径规划效率低、实时性差、安全性不足等问题,提出了一种融合图神经网络(GNN)和注意力机制的路径规划方法。首先构建了基于道路拓扑的动态图结构,利用GNN对路网特征进行深度提取;其次,设计多头注... 针对矿山无人运输车辆在复杂动态环境下路径规划效率低、实时性差、安全性不足等问题,提出了一种融合图神经网络(GNN)和注意力机制的路径规划方法。首先构建了基于道路拓扑的动态图结构,利用GNN对路网特征进行深度提取;其次,设计多头注意力机制捕获路段间的长程依赖关系,并引入时空注意力模块处理动态环境信息;最后,基于强化学习框架实现路径规划的端到端训练。仿真试验表明:与传统A^(∗)算法相比,所提方法计算耗时减少45.3%,路径长度缩短12.7%;与Transformer方法相比,规划成功率提升19.1%,避障准确率提高14.4%。在实际矿区测试中,该方法能够有效应对复杂地形和动态障碍物,平均规划时间仅需0.3 s,为矿山无人运输车辆的安全高效运行提供了参考。 展开更多
关键词 矿山无人运输车辆 路径规划 神经网络 注意力机制 强化学习
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有限值终态零化神经网络及其在机器人运动规划中的应用 被引量:1
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作者 汪黎明 仲国民 +1 位作者 孙明轩 何熊熊 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期270-280,共11页
针对等式约束的时变二次规划求解问题,提出一种有限值终态零化神经网络,以保证计算误差的有限时间收敛,其有限值特性易于实现;对有限值终态零化神经网络进行理论分析,并给出该神经网络的收敛时间表达式。冗余机械臂的重复运动规划问题... 针对等式约束的时变二次规划求解问题,提出一种有限值终态零化神经网络,以保证计算误差的有限时间收敛,其有限值特性易于实现;对有限值终态零化神经网络进行理论分析,并给出该神经网络的收敛时间表达式。冗余机械臂的重复运动规划问题可描述为时变二次规划问题,采用有限值终态零化神经网络作为求解器,以获取末端执行器轨迹对应的关节轨迹。考虑到机械臂关节初始偏差难以避免,采用定参数/自适应参数的终态优化指标,在实现机械臂末端位置误差的有限时间收敛的同时,提高重复运动规划的精度。为保证机械臂的平稳运行,提出一种平滑修正的有限值函数用于终态优化指标设计。理论分析机械臂末端执行器位置误差的有限时间收敛条件。数值仿真以及UR5机械臂仿真与实验结果,验证了所提计算方案的有效性。 展开更多
关键词 终态零化神经网络 有限时间收敛 终态优化指标 冗余机械臂 自适应参数 重复运动规划
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基于图神经网络的导弹时序规划方法
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作者 陈凯 张德平 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第3期862-870,共9页
多导弹协同编队作战已成为现代战争中打击关键目标的重要手段,为应对瞬息万变的战场局势,要求快速计算导弹发射时序,使所有导弹在预定时间内准确完成打击任务。为解决多导弹协同发射时序规划问题,基于图神经网络提出一种以导弹发射完成... 多导弹协同编队作战已成为现代战争中打击关键目标的重要手段,为应对瞬息万变的战场局势,要求快速计算导弹发射时序,使所有导弹在预定时间内准确完成打击任务。为解决多导弹协同发射时序规划问题,基于图神经网络提出一种以导弹发射完成时间最小化为目标的整数线性规划模型,设计出基于图神经网络模型的导弹发射顺序规划算法,并基于节点采样和贪婪插入策略对导弹发射顺序进行局部优化,可协助战场指挥员快速生成导弹发射时序方案。对20~200枚导弹协同发射实例进行验证分析。实验结果表明,该模型和方法能有效解决多导弹协同发射时序规划问题。 展开更多
关键词 巡航导弹 发射时序规划 神经网络 局部优化
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时变二次规划的鲁棒归零神经网络求解模型
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作者 黄庚 李旦 张建秋 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第9期2775-2784,共10页
针对时变二次规划问题的离散时间归零神经网络求解模型中差分运算引入的噪声放大的问题,提出一种鲁棒的离散时间归零神经网络求解模型。首先,借助多项式预测滤波器,为差分运算建立状态空间模型。然后,利用对观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器... 针对时变二次规划问题的离散时间归零神经网络求解模型中差分运算引入的噪声放大的问题,提出一种鲁棒的离散时间归零神经网络求解模型。首先,借助多项式预测滤波器,为差分运算建立状态空间模型。然后,利用对观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器,给出鲁棒微分器。当用该鲁棒微分器替代求解模型中的差分运算时,含噪观测对其影响在最大后验概率的意义下最小化。最后,通过仿真实验,验证了所提方法在性能上优于现有的离散时间归零神经网络求解模型,特别是在存在观测噪声条件下。 展开更多
关键词 时变二次规划 归零神经网络 多项式预测滤波器 鲁棒微分器
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不确定危险区规避神经网络多段式弹道规划方法
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作者 谢蕃葳 王旭刚 顾镇镇 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第10期3515-3523,共9页
基于最优控制的弹道规划方法可以最大程度地发挥出超远程滑翔制导炮弹的飞行能力,然而在面对不确定的战场环境时,这种数值方法耗时、不易收敛的缺点导致其难以在线应用。针对这一问题,提出一种深度神经网络弹道规划方法,利用深度神经网... 基于最优控制的弹道规划方法可以最大程度地发挥出超远程滑翔制导炮弹的飞行能力,然而在面对不确定的战场环境时,这种数值方法耗时、不易收敛的缺点导致其难以在线应用。针对这一问题,提出一种深度神经网络弹道规划方法,利用深度神经网络的非线性映射能力近似伪谱法计算模型以减少弹载计算机的运算负荷。根据弹体和环境的多种随机状态,在3维空间内以多阶段高斯伪谱法(MGPM)基于连续性条件将准接触点连接起来,形成满足路径约束的射程最优弹道样本数据库;以最优弹道数据样本库为基础,深度神经网络离线学习弹体在不同状态下的最优动作,以此映射出最优弹道规划计算模型。仿真结果表明:所提方法可以在随机状态下快速生成近似最优轨迹,具有良好的实时性和鲁棒性,可适用于解决在线弹道规划问题。 展开更多
关键词 深度神经网络 超远程滑翔制导炮弹 在线弹道规划 多阶段高斯伪谱法 危险区规避
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制 被引量:1
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作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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基于BP神经网络的城市径流系数对下垫面变化的响应
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作者 张琳 丁兵 +4 位作者 邓金运 姚仕明 王家生 黎礼刚 汪朝辉 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第10期32-37,共6页
在快速城市化的大背景下,城市地区下垫面变化是影响径流过程的重要因素,而影响机制尚待研究。选择武汉市青山区作为典型研究区域,通过遥感技术、GIS分析以及BP神经网络模型等方法,对典型研究时段城市下垫面变化进行了定量评估,并分析了... 在快速城市化的大背景下,城市地区下垫面变化是影响径流过程的重要因素,而影响机制尚待研究。选择武汉市青山区作为典型研究区域,通过遥感技术、GIS分析以及BP神经网络模型等方法,对典型研究时段城市下垫面变化进行了定量评估,并分析了这些变化对径流系数的影响。通过对比分析发现:城市下垫面变化对径流系数具有显著影响,随着建筑用地和道路的增加,径流系数呈现上升趋势,2009—2017年研究区径流系数从0.399增至0.535;而绿地、植被等用地面积的增加则有助于降低径流系数,同时海绵城市建设通过增加强透水地面面积,额外增加雨水调蓄容积,可达到降低径流系数的作用,海绵城市项目实施后,2017年径流系数为0.535,较海绵城市项目实施前降低0.051。研究成果可为城市规划和防洪排涝系统的设计提供科学依据,也可为城市水文循环和水资源管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 径流系数 下垫面 BP神经网络模型 遥感技术 土地利用方式 城市规划
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改进RBF神经网络在智能机器人轨迹规划中的研究 被引量:2
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作者 刘翔 王开科 李菲 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第4期90-94,共5页
针对工业生产中对智能机器人轨迹规划的要求越来越高,在工业机器人运动模型的基础上,提出了一种将RBF神经网络和遗传算法相结合的工业机器人轨迹规划方法。通过遗传算法对RBF神经网络的网络结构、连接权值和阈值进行优化,精确跟踪机器... 针对工业生产中对智能机器人轨迹规划的要求越来越高,在工业机器人运动模型的基础上,提出了一种将RBF神经网络和遗传算法相结合的工业机器人轨迹规划方法。通过遗传算法对RBF神经网络的网络结构、连接权值和阈值进行优化,精确跟踪机器人的轨迹。通过仿真将与未改进前的轨迹规划算法进行比较,验证该方法的优越性。结果表明,与改进前的规划算法相比,文中规划方法误差小,适应性强,能够满足工业机器人轨迹规划的预期要求。为工业机器人轨迹规划方法的发展提供了一定的参考。 展开更多
关键词 工业机器人 轨迹规划 RBF神经网络 遗传算法 关节轨迹
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基于图神经网络的多智能体路径规划方法 被引量:1
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作者 禹鑫燚 刘飞 欧林林 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第10期1081-1090,共10页
在多智能体路径规划问题中,每个智能体需要互相协调来完成共同的全局目标,智能体之间通常需要显式的通信策略。传统的多智能体路径规划算法受限于实时性、扩展性、不完全通信等问题,很难适用于复杂的工作环境中。为了解决多智能体工作... 在多智能体路径规划问题中,每个智能体需要互相协调来完成共同的全局目标,智能体之间通常需要显式的通信策略。传统的多智能体路径规划算法受限于实时性、扩展性、不完全通信等问题,很难适用于复杂的工作环境中。为了解决多智能体工作环境中的通信问题,本文提出了一种基于图神经网络(GNN)的路径规划方法。该方法首先通过卷积神经网络(CNN)在局部观测中采集特征数据,由图神经网络在智能体之间传递这些数据。其次,为了减少智能体的惰性,提出了一种新的奖励函数,鼓励智能体更积极地探索并学习有效的协调策略。接着通过集中式收集数据训练、分布式执行提高学习效率。最后,进行多个环境下的仿真实验评估本文提出的算法,并与其他算法进行对比,验证了算法的有效性和可扩展性。 展开更多
关键词 路径规划 多智能体强化学习 神经网络(GNN) 多智能体通信
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基于卷积神经网络的采摘机械臂无碰撞运动规划研究 被引量:3
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作者 郭仓库 《农机化研究》 北大核心 2024年第3期42-46,共5页
介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理,基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型,并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法,旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明:采摘机械臂在系统的驱动控制下,能够准确从起点移... 介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理,基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型,并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法,旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明:采摘机械臂在系统的驱动控制下,能够准确从起点移动到目标点,轨迹比较圆滑,且能以最优的圆弧路径避开障碍物,优化效果明显,能够满足采摘机器人作业需求,证实了该算法的稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 DH参数法 采摘机械臂 运动规划
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基于神经网络的优化算法在EDA中应用研究进展 被引量:1
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作者 赵晨晖 贺珊 +1 位作者 刘先明 郭东辉 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
为了应对芯片设计复杂度的提升,电子设计自动化工具和方法也在不断进步。然而,EDA需要协调达到最佳的功率、性能和面积,通常其不能保证最优的解决方案。EDA工具在电路设计阶段包括逻辑综合、布局布线及验证等均属于多目标、多约束的非... 为了应对芯片设计复杂度的提升,电子设计自动化工具和方法也在不断进步。然而,EDA需要协调达到最佳的功率、性能和面积,通常其不能保证最优的解决方案。EDA工具在电路设计阶段包括逻辑综合、布局布线及验证等均属于多目标、多约束的非线性规划求解过程,且为了更好解决求解中的不确定性和易于出现局域极值等难题,基于神经网络的优化算法已被集成到EDA工具的设计流程中。首先对EDA中的优化问题、多目标优化计算及基于神经网络的优化算法进行了简要概述,继而详细梳理了基于神经网络的优化算法在逻辑综合、布局布线及验证等不同设计阶段中的优化求解方法,并阐述了当前研究所面临的挑战与机遇,希望为集成电路自动化设计及相关领域研究提供参考。 展开更多
关键词 电子设计自动化 非线性规划 多目标优化 神经网络 优化计算
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基于GA-BP神经网络的卷烟动力车间设备巡检路径优化研究
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作者 孙轶峰 张萍 +4 位作者 翟银娣 贾泺琳 王嘉铭 兰强 杨光露 《包装工程》 北大核心 2025年第S1期137-142,共6页
为解决卷烟动力车间设备巡检路径优化问题,满足其多工段设备联动约束、高频人机共线环境等特殊需求,提升设备管理效率与安全性,提出一种融合遗传算法(GA)与反向传播神经网络(BP)的GA-BP混合优化模型。该模型通过BP神经网络建立路径特征... 为解决卷烟动力车间设备巡检路径优化问题,满足其多工段设备联动约束、高频人机共线环境等特殊需求,提升设备管理效率与安全性,提出一种融合遗传算法(GA)与反向传播神经网络(BP)的GA-BP混合优化模型。该模型通过BP神经网络建立路径特征与路径代价的映射关系模型以预测障碍物,并利用遗传算法进行巡检路径的个体编码与最优路径搜索,二者协同构建预测-优化-反馈闭环体系。基于某烟厂卷包动力车间实际场景进行实验,在地图大小为100×100格、障碍物概率为0.3%的仿真环境下,算法经过200次迭代后,于40代左右达到稳定收敛状态,最终获得最佳适应度值56。实验结果表明,规划出的路径不仅能以最短距离串联所有目标设备,同时有效避开障碍物并实现闭环。研究方法在多终点路径规划问题中展现出显著优势;通过BP神经网络与遗传算法的深度融合,进一步提升了路径规划准确性和算法对动态环境的适应性;所提出的算法框架具备良好的通用性,可广泛应用于多目标路径规划领域,具有重要的应用前景。 展开更多
关键词 卷烟动力车间 设备巡检路径优化 GA-BP神经网络 适应度 路径规划
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基于Q神经网络的Agent路径规划算法 被引量:1
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作者 王凡 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第22期105-109,共5页
针对未知环境下Agent自主决策的快速路径规划与避碰问题,将Q-learning与神经网络相结合,利用基于目标导向的动作策略与奖励函数的动态计算方法,以及优化的神经网络训练框架,构建Agent避碰导航算法,通过仿真验证,表明算法有效,收敛速度较... 针对未知环境下Agent自主决策的快速路径规划与避碰问题,将Q-learning与神经网络相结合,利用基于目标导向的动作策略与奖励函数的动态计算方法,以及优化的神经网络训练框架,构建Agent避碰导航算法,通过仿真验证,表明算法有效,收敛速度较快,适应于静态障碍的避碰与导航,同时对Agent随机指定出发点及障碍物微小变化的环境,具有一定的泛化能力,算法可以支持无人装备的自主路径导航。 展开更多
关键词 神经网络 路径规划 无人装备 智能化
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一种新型拉格朗日神经网络解决非光滑优化问题 被引量:2
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作者 喻昕 李晨宇 +1 位作者 许治健 曾俊彦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第11期3261-3264,3269,共5页
针对函数是非光滑的问题以及采用固定惩罚项的弊端,利用Clarke广义梯度的理论和Lagrange乘子法的思想,建立了一个微分包含的神经网络模型。此模型是采用罚函数的方法,有效避免了固定项的缺陷。理论证明了网络是有全局解的,并且收敛到原... 针对函数是非光滑的问题以及采用固定惩罚项的弊端,利用Clarke广义梯度的理论和Lagrange乘子法的思想,建立了一个微分包含的神经网络模型。此模型是采用罚函数的方法,有效避免了固定项的缺陷。理论证明了网络是有全局解的,并且收敛到原问题的关键点集,对于凸问题来说网络收敛的平衡点就是问题的最优点。最后通过仿真实验验证了理论结果的正确性。 展开更多
关键词 非光滑优化 神经网络 局部利普西斯函数 拉格朗日函数
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机组优化组合的人工神经网络拉格朗日混合方法 被引量:2
16
作者 张潮海 周其节 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 1995年第2期52-58,共7页
本文提出了一种求解电力系统组合优化问题的混合神经网络─拉格朗日方法.至今,拉格朗日松弛法一直被记为是机组优化组合近似解的实用方法.这样.基于神经网络的监督学习和自适应识别概念,我们用神经网络来推测负荷需求与拉格朗日乘... 本文提出了一种求解电力系统组合优化问题的混合神经网络─拉格朗日方法.至今,拉格朗日松弛法一直被记为是机组优化组合近似解的实用方法.这样.基于神经网络的监督学习和自适应识别概念,我们用神经网络来推测负荷需求与拉格朗日乘子的非线性关系,并且采用了优化的学习速率和势态项来加速网络的收敛.数值计算的结果表明本文的方法是可行的. 展开更多
关键词 机组优化组合 人工神经网络 拉格朗日松驰法
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基于生物启发神经网络的无人水面艇实时避障路径规划 被引量:1
17
作者 颜明重 李琛 朱大奇 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第3期10-15,48,共7页
针对无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)自主航行过程中的避障与遵守海事交通规则之间潜在的冲突问题,设计基于生物启发神经网络并且遵守《1972年国际海上避碰规则》(Convention on the International Regulations for Preventin... 针对无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)自主航行过程中的避障与遵守海事交通规则之间潜在的冲突问题,设计基于生物启发神经网络并且遵守《1972年国际海上避碰规则》(Convention on the International Regulations for Preventing Collisions At Sea,1972,COLREGs)的实时避障路径规划方法。运用STM32嵌入式平台搭建包括超声波、红外激光、陀螺仪和GPS传感器的小型USV水面环境感知硬件架构,将多传感器输出的动态环境信息通过栅格地图映射到二维神经网络中。USV根据神经网络活性势图自动规划通向目标点的无碰撞路径。通过多种船舶航行交汇局面的实验,证明该方法既安全又符合COLREGs的要求。 展开更多
关键词 无人水面艇(USV) 生物启发神经网络 路径规划 避障 海事交通规则
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开关电容神经网络的扩展拉格朗日优化设计
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作者 王秀芳 高丙坤 +1 位作者 刘丰 孙清瑛 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 1998年第2期35-37,共3页
研究了扩展拉格朗日方法的人工神经网络模型,实现了其电路结构,并进行了仿真实验。基于扩展拉格朗日优化方法的SC电路具有神经网络的特征和大规模并行处理容量,其描述的函数值在很宽的范围内一般不受参数变化的影响,呈现出显著的... 研究了扩展拉格朗日方法的人工神经网络模型,实现了其电路结构,并进行了仿真实验。基于扩展拉格朗日优化方法的SC电路具有神经网络的特征和大规模并行处理容量,其描述的函数值在很宽的范围内一般不受参数变化的影响,呈现出显著的坚固性。扩展拉格朗日优化方法具有较好的收敛性,且定位时间较短。 展开更多
关键词 开关电容 神经网络 拉格朗日 优化设计
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应用差分进化-神经网络模型的杀爆弹瞄准点分配方法 被引量:2
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作者 徐豫新 贾志远 +2 位作者 杨晓红 索非 张益荣 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期146-155,共10页
为在不增加计算时耗的前提下提升多枚杀爆弹对面目标打击毁伤效能,建立融入动爆威力计算的多瞄准点规划方法.对面目标采用结构化网格划分方法实现多枚杀爆弹对目标毁伤区域的精确计算,并进行计算结果验证,基于多次计算结果采用神经网络... 为在不增加计算时耗的前提下提升多枚杀爆弹对面目标打击毁伤效能,建立融入动爆威力计算的多瞄准点规划方法.对面目标采用结构化网格划分方法实现多枚杀爆弹对目标毁伤区域的精确计算,并进行计算结果验证,基于多次计算结果采用神经网络方法建立单枚弹药对面目标毁伤区域的计算代理模型,在同样计算条件下,比非代理模型计算时间缩短1000倍;据此,通过差分进化算法实现多枚杀爆弹对面目标打击瞄准点及末端弹道参数的规划.通过实例对比分析表明:该瞄准点规划方法形成的打击方案比传统以毁伤半径为输入的方法毁伤效果大幅提升,最低提升25.5%,且单次规划时间不超过3 s,解决了瞄准点规划中毁伤效能模型复杂度与计算耗时之间的矛盾. 展开更多
关键词 杀爆弹 动爆威力 瞄准点规划 毁伤幅员 神经网络 差分进化算法
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用于有界噪声时变矩阵计算的终端零化神经网络 被引量:2
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作者 仲国民 唐逸飞 孙明轩 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期55-67,共13页
为提升零化神经网络(ZNN)求解时变矩阵计算问题时的收敛性能,提出一种具有抗噪能力的终端零化神经网络(TZNN)及其对数加速形式(LA-TZNN)。对误差动态的终态吸引性展开分析,结果表明所提网络在受到有界噪声干扰时仍能在固定时间内使误差... 为提升零化神经网络(ZNN)求解时变矩阵计算问题时的收敛性能,提出一种具有抗噪能力的终端零化神经网络(TZNN)及其对数加速形式(LA-TZNN)。对误差动态的终态吸引性展开分析,结果表明所提网络在受到有界噪声干扰时仍能在固定时间内使误差归零,其中LA-TZNN可实现对数调节时间稳定,收敛速度相较于TZNN更快。考虑到实际情况中初始误差有界,给出半全局意义上的调节时间上界,并通过设置可调参数,使网络实现预定义时间稳定。将2种模型应用于时变矩阵求逆和PUMA560机械臂重复运动规划问题,仿真结果验证了所提方法相较于传统ZNN设计,调节时间更短,收敛精度更高,并能够有效抑制有界噪声干扰。 展开更多
关键词 时变矩阵计算 零化神经网络 固定/预定义时间收敛 重复运动规划
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