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无人机载荷图像仿真平台的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机有效载荷图像仿真平台为无人机操作员训练、地面站建设、以及指挥控制和通信系统提供必要的模拟数据和模拟环境,是研制无人机系统及其测控与通信系统的重要部分。该文讨论了如何基于相对低成本的PC机和图像处理与传输技术构建一个完整的无人机有效载荷图像仿真平台。该平台可以接收无人机及其指挥控制系统的各种状态参数以及控制指令,通过图像处理,模拟实际情况生成有效载荷图像数据,并实时下传,以验证无人机及其指挥控制和通信系统的概念结构和工作过程。 相似文献
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无人机虚拟现实仿真的设计与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论了在PC机上实现无人机虚拟现实仿真的系统结构、实现平台、模型和仿真数据库的组织实现方法。讨论了图形仿真各个子模块的实现方法,交解决了无人机模型的位姿自动校准问题。 相似文献
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三维模型特征识别中的分割与编码算法 总被引:1,自引:0,他引:1
三维模型特征识别是CIMS中的关键技术之一,用神经网络法解决三维模型的特征识别问题,具有鲁棒性,多重解释,根据例子学习、识别速度较快等许多优势势,基于凹凸变化产生特征的思想,根据底面、凹点、凹边等线索,对三维模型模型进行了合理的分割,找出三维模型特征可能存在的区域,并对该特征区域进行编码,将三维模型的拓扑信息,几休信息转化为神经网络能够处理的矢量数据,最后,再利用人工神经网络的学习与识别能力识别出模型的特征。 相似文献
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在体绘制中传递函数将体数据转换成光学参数,因此体绘制的效果直接由传递函数决定.本文提出了基于多尺度等值面设计传递函数的高效方法.该方法通过梯度阈值提取边界体元来简化数据场,然后将提取等值面的目标函数的计算化简为累加的拉普拉斯加权的直方图极值的计算.最后对直方图进行多尺度平滑,利用提取出的多尺度等值面来设计高斯型传递函数,提高了等值面的准确度和传递函数的设计效率. 相似文献
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构造型神经网络双交叉覆盖增量学习算法 总被引:12,自引:1,他引:12
研究了基于覆盖的构造型神经网络(cover based constructive neural networks,简称CBCNN)中的双交叉覆盖增量学习算法(BiCovering algorithm,简称BiCA).根据CBCNN的基本思想,该算法进一步通过构造多个正反覆盖簇,使得网络在首次构造完成后还可以不断地修改与优化神经网络的参数与结构,增加或删除网络中的节点,进行增量学习.通过分析认为,BiCA学习算法不但保留了CBCNN网络的优点与特点,而且实现了增量学习并提高了CBCNN网络的泛化能力.仿真实验结果显示,该增量学习算法在神经网络初始分类能力较差的情况下具有快速学习能力,并且对样本的学习顺序不敏感. 相似文献
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构造型神经网络模型通过将样本映射到单位超球面上并用覆盖方法进行识别,具有计算速度快、识别率高、几何意义明显等优点。但是常用的基于交叉覆盖的方法在首次构造完成后,难以再继续进行修改和加强,从而阻碍了网络的再学习能力。文章提出了该构造型神经网络的一种双交叉覆盖方法,一方面吸收了原交叉覆盖的优点,一方面提供了良好的再学习能力。通过实验验证,该方法可以较好地运用到构造型神经网络的增量学习中。 相似文献