初始化卷积神经网络的主成分洗牌方法

为了更好地初始化卷积神经网络,提出了一种初始化卷积核的有效方法,称为主成分洗牌方法.该方法首先对第1个卷积层的每个输入特征图的所有感受野进行采样,再对采样得到的图像块按输入特征图分别进行主成分分析,利用主成分分析得到的投影矩阵初始化该层卷积核,最后按上述过程依次对各层卷积核进行初始化.使用该方法在MNIST与CIFAR-10数据集上进行卷积层初始化实验.实验结果表明:与目前常用的随机初始化算法、Xavier初始化算法相比,该方法在提高网络的训练速度和测试集正确率方面均具有优越性.     

重力不同引起的载人月球车操纵差异分析

为分析月球与地球重力差异对驾驶员所带来的操纵影响,推导了载人月球车操纵动力学方程.基于径向基神经网络和间接逆模型的训练方法,建立以行驶轨迹为输入、驾驶员操纵转角为输出的载人月球车操纵动力学逆系统.采用两种不同类型的间接对比形式,包括地球重力条件下重复月面行驶的轨迹路线和月球重力条件下重复地面行驶的轨迹路线.将正弦函数和斜坡阶越函数作为驾驶员操纵输入,获得月球或地球重力条件下的行驶轨迹,并利用逆系统求解得到不同重力条件下行驶相同轨迹时驾驶员的操纵转角.结果表明,驾驶员在月球重力条件下需要做出更大的操纵转向角度、更快的操纵转向速度、更高的操纵转向变换频率,并且在月球重力条件下更不容易重复地球重力条件下的相同行驶轨迹.这说明载人月球车在月球重力条件下的操纵性能较差.     

人工肺-嗅觉系统集成与混合气体识别方法

针对仿人机器人的嗅觉及多种混合气体识别问题,提出一种人工肺-嗅觉系统(HALOS-I)及基于主动呼吸的气体识别方法.该系统硬件主要集成了微型真空泵、酒精/硫化氢/氨气/烟雾/甲烷5种气体传感器、单片机以及信号采集与处理电路;分别用K-均值聚类分析法、遗传算法结合神经网络(GA+BP)、三级级联神经网络(GA+3BP)进行了5种单一气体及4种混合气体的识别实验,结果表明:GA+BP算法仅对5种单一气体识别率达到90%以上,加入混合气体后识别率较低;GA+3BP算法除对硫化氢和烟雾的混合气体识别率为70%以外,对其余8种气体识别率均在90%以上,表明GA与多级级联BP神经网络相结合方法对多种单一及混合气体具有较高的识别率.     

抗病毒类化合物结构与离解速率的关系

为了解决如何筛选出更加有效的抗病毒类化合物的问题,研究了离解速率(k_(off))与抗病毒类药物结构的关系,理论依据是k_(off)常用于评价药物在人体开放性系统中的活性.首先,应用分子描述符软件计算出每个抗病毒类化合物的分子描述符,并使用多元逐步回归分析法、偏最小二乘法和遗传算法3种方法对描述符进行筛选.然后,分别采用支持向量机和BP神经网络方法建立抗病毒类化合物的k_(off)的预测模型,并用测试集对模型进行了验证.结果表明:筛选出了具有良好预测能力的描述符,建立的2个预测模型经验证均合理,对未来抗病毒类药物的研制具有指导意义.     

Convolutional neural networks recognition algorithm based on PCA

To improve the insufficiency of Synthetic Aperture Radar(SAR) labeled training data for Convolutional Neural Networks(CNN) and the recognition rate for large variations, a novel CNN recognition algorithm is proposed. Firstly, a set of features is extracted from the original data by unsupervised training based on PCA as the initial filter set for CNN. Secondly, in order to accelerate the training speed while avoiding over-fitting, the Rectified Linear Units(ReLU) is adopted as the non-linear function. Thirdly, to strengthen robustness and mitigate the defects of pooling upon features, a probabilistic max-pooling sampling method is introduced and local contrast normalization is exploited on features after the convolutional layer. Experiments demonstrate that our algorithm outperforms the original CNN in recognition rate and achieves better robustness for large variations and complex background.     

WSNs中一种寻找最小工作节点集的覆盖算法

针对现有覆盖算法存在的很多冗余节点,提出了寻找最小工作节点集的覆盖算法.该算法分为两个阶段:第1阶段运行已有的覆盖算法;第2阶段运行节点替换算法,它用更少的节点替换更多的工作节点,如此循环迭代使工作节点数不断减少.仿真实验表明,该算法比其他覆盖算法能获得更多的休眠节点,使工作节点数减少10%左右,从而延长了网络生命周期.     

基于BP神经网络的平面变压器寄生参数预测

平面变压器的结构与寄生参数具有复杂的非线性关系,难于精确建模计算。基于BP神经网络,以试验数据为基础,建立了平面变压器的结构和寄生参数的映射模型。运用该模型对平面变压器的部分寄生参数进行了预测,预测精度满足工程实际需要。并对平面变压器结构与寄生参数的关系,运用该模型进行了分析,较好地反映出该变压器结构与部分寄生参数之间的非线性关系。预测结果对平面变压器的设计有较大的指导意义。     

一种基于声誉的DTN节点合作机制

DTN自私节点由于资源有限,会拒绝转发其他节点的消息,严重影响路由性能,因此针对DTN节点的自私性,设计能够促使节点进行合作转发的节点合作机制具有重要意义。首先采用确认机制监测节点的转发行为,然后基于直接声誉值和间接声誉值计算节点的声誉值,最后提出一种基于声誉的节点合作机制。实验结果表明该机制能够促使自私节点合作转发消息,提高消息传递率,并减小消息传递时延。     

关于提高本地网光缆线路维护质量的研究

光缆区别于传统的电缆,具有传输损耗低、传输距离长、原材料丰富、成本低廉等特点。早先光缆在传输网络中应用,主要存在于干线。而随着应用技术越来越成熟,人们对高速率、高带宽的网络需求,本地网也开始大规模的光缆网络建设来替换传统的电缆网络。随着光纤到户的技术应用,光缆在本地网中的应用越来越普及,规模越来越大。其建设速度也可谓是“大跃进”式发展。因此给后期的维护带来了很大的问题。文章就本地网光缆线路在建设中的问题、维护的难点,以及如何提高本地网光缆线路维护质量提出合理化见解。     

基于BP神经网络的铂铑热电偶的非线性校正

热电偶是工业中广泛使用的测温元件,由于其自身的物理特性的限制,其输出热电势与被测温度之间存在着一定的非线性,这将增大温度的测量误差,从而影响测量精度。针对这一问题,提出了基于BP神经网络的非线性校正算法,以热电偶的热电动势为输入信号,以与其相对应的温度值作为输出信号,给出了前馈型BP神经网络的结构和训练权值的方法。通过实验仿真结果对比可知,此方法降低了热电偶测温的非线性误差,便于操作,大大提高了铂铑热电偶在温度测量中的测量精度。