高性能集成模块在船舶扭矩监测装置中的运用

文章详细叙述了船舶扭矩测量装置设计中所运用的单电源、低成本和低功耗16位ADC的高性能集成模块的性能指标和基本结构,为高精度扭矩测量装置的实现提供了新的思路。     

线性神经网络在舰船磁场推算模型中的应用

针对舰艇内外磁场推算问题,从智能优化的角度出发,建立了内外磁场之间的线性神经网络预报模型。该方法避免了利用数值建模存在的诸多困难,可实现舰艇内外磁场有效推算。并利用船模实验验证了网络预测的准确性,其换算精度相较于数值建模有所提高,满足工程实际需求。     

基于神经网络的磁性目标磁矩反演方法

针对磁性目标定位中的磁矩反演问题,提出一种基于神经网络的磁矩反演技术。首先,基于最小二乘原理,建立了磁性目标磁矩反演模型;其次采用Hopfield网络进行了优化求解,并针对模型求解过程中鲁棒性差的弊端,对网络进化策略进行了自适应修正;最后设计了仿真实验对其有效性进行了检验,仿真结果表明利用修正后的网络求解磁矩反演问题结果令人满意,具有一定的实用性。     

一种基于BP神经网络的机动目标跟踪算法

交互式多模型（IMM）算法是一种可以有效跟踪机动目标的滤波算法,针对其跟踪精度和计算量在很大程度上受制于模型选择和转移概率确定的问题,提出了一种利用BP神经网络修正子模型滤波结果的改进IMM算法。仿真实验表明,该方法可以使IMM算法的收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有一定理论指导意义。     

基于神经网络的MUSIC计算方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法,这类算法有个共同特点就是要对输出数据的协方差矩阵进行数学分解,其计算量较大,不适合实时处理。因此,文章提出了基于神经网络的高效迭代方法,不需进行数学分解,计算过程相对简单。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于BP神经网络轻型轿车排放模型的应用

本文利用BP神经网络理论,构造一个预测轻型轿车排放的BP神经网络模型,经验证,预测模型能较好地对一般轻型轿车排放结果进行定性预测,可以作为简易稳态工况法(ASM)尾气检测前的参考,对节约检测成本、提高一次检测通过率有着较高的实用价值;同时以南京市为例,研究了轻型汽油车行驶里程、使用年限等参数对排放的影响,为有针对性的维修治理提供可靠的依据。     

基于物联网的运营地铁隧道结构健康监测系统软件平台开发

建立基于三维全景监测技术的运营地铁隧道结构健康监测系统,对武汉地铁3号线跨江段进行了监测;建立数据采集与传输子系统,实现地铁隧道健康监测数据的转换、汇集和传输;编写Java与Matlab语言交互与调用程序,开发相对应的监测功能软件模块,实现全自动全站仪、倾角传感器的远端三维可视化自动监测,以及三维激光扫描监测断面数据的解析、计算、拟合和分析功能。使用MVC(模型视图控制)以及Struts框架等相关Web框架搭建技术,对软件平台进行了框架搭建,并将开发的监测模块、评估模块集成至框架中,研发形成一套完整的运营地铁隧道结构健康监测系统软件,为实现运营地铁结构健康监测系统的智能化分析与决策提供有效的基础数据与知识支持。     

基于LVQ 神经网络的轨道单元状态综合评判方法研究

为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用 LVQ (学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对 TQI (轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的量化评分指标,并利用层次分析法确定各特征参数的权系数。根据大量实测数据建立随机样本,利用聚类方法确定轨道单元状态的分级。以轨道单元的量化评分指标作为输入,以聚类得到的表征轨道单元分级的矢量量化数据作为输出,利用误差反向传播方法训练 LVQ 神经网络模型。利用新的评判方法对某线路的轨道单元状态进行评判,结果表明该方法可行、有效,为轨道单元状态综合评判提供了一条新途径。     

基于DCNN与HMM融合的疲劳驾驶检测方法研究

首先提出一种深度卷积神经网络(DCNN)与隐马尔可夫模型(HMM)融合的疲劳驾驶检测方法,针对眼睛和嘴巴状态单一特征,构建3层DCNN来识别眼睛和嘴巴闭合状态;再针对训练样本人工标记困难的问题,提出结合人工标记、采用Dlib特征点检测和疲劳参数加权获取驾驶员疲劳等级的方法进行标记;最后,针对疲劳驾驶是一个从状态良好到重...     

基于CNN的城市道路交通事件检测算法

交通事件检测是预防和缓解城市路网偶发性交通拥堵的重要手段.基于卷积神经网络(CNN)和浮动车数据(FCD),提出1种改进的城市道路交通事件检测算法,形成城市道路交通流的时空特征与交通事件之间的映射关系.将道路按照交叉口分段设置,重构具有时空特征的多维信息输入张量,通过时空矩阵来描述完整的道路交通流时变信息.在隐藏层和输...