张彦超
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：哈尔滨工程大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于供应链的科技型中小企业知识共享研究
- 随着科技的进步与知识经济时代的到来,知识逐渐超越了土地、劳动力、资本等传统生产要素成为决定企业发展的关键。科技型中小企业作为高新技术知识的载体与转化者,在推动科技经济发展中扮演着重要的角色。然而,要想保证持续的创新能力,...
- 张彦超
- 关键词：供应链知识共享DEA模型
- 多UUV系统蚁群小波神经网络伪点迹估计器研究被引量：1
- 2013年
- 为提高弱通信条件下多UUV系统互定位精度,提出一种蚁群小波神经网络伪点迹估计器来事先重构UUV的运行轨迹;小波神经网络一方面具有很高的逼近精度,另一方面具有很快的收敛速度,同时它还拥有快速脱离局部极小点的特性,比较适用于多传感器数据融合领域;因此,文中采用小波神经网络构造位置估计器进行伪点迹重构;然而由于神经网络规模不断增加导致收敛速度大大降低,为解决这一矛盾,采用一种基于空间网格机理的蚁群算法来优化小波神经网络伪点迹估计器,从而形成蚁群小波神经网络伪点迹估计器;仿真实验中共有3台UUV参与定位,一共选取1 500组来自于传感器的数据,前1 000组用于估计器的优化训练,后500组用于测试训练后伪点迹估计器的性能。蚁群算法中蚂蚁规模为50,经验因子为α=0.5,启发因子为β=0.3,挥发系数初值为ρ(0)=1.0,信息素初值为τij(0)=constant,信息素总量取Q=1,解空间分区数n1=n2=n3=n4=n5=6,m={3,6,9,3};结果表明,蚁群小波神经网络伪点迹估计器UUV互定位误差小于遗传小波神经网络伪点迹估计器UUV和传统定位模式UUV,其构成的多UUV系统具有更高的互定位精度。
- 张彦超候恕萍邓超严浙平
- 关键词：蚁群算法小波神经网络
