刁奇
- 作品数：7 被引量：14H指数：3
- 供职机构：北方工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程机械工程更多>>
- 基于非联合型学习机制的学习神经元模型
- 2017年
- 针对生物神经细胞所具有的非联合型学习机制,设计了具有非联合型学习机制的新型神经元模型——学习神经元。首先,研究了非联合型学习机制中习惯化学习机制和去习惯化学习机制的简化描述;其次,建立了习惯化和去习惯化学习机制的数学模型;最后,基于经典的M-P(Mc Culloch-Pitts)神经元模型,提出了具有习惯化和去习惯化学习能力的新型神经元模型——学习神经元。经仿真实验验证,学习神经元具有典型的习惯化和去习惯化学习能力,为构建新型神经网络提供良好的基础。
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- 关键词：习惯化
- 交通场景物体检测模型研究被引量：1
- 2018年
- 基于深度学习技术设计了交通场景下物体的视觉检测方法。首先基于深度卷积对抗生成网络构建了交通场景数据集,基于faster R-CNN设计了交通场景物体检测模型。上述模型利用卷积神经网络提取图像特征。采用区域推荐网络定位目标物体在图像中的具体位置,并通过卷积层在已定位区域提取的特征识别物体的具体类别。最后在不同光照环境下,测试了所提出方法的物体检测效果。测试结果表明,所设计交通场景物体检测模型获得了较好的检测结果。
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- 关键词：交通场景卷积神经网络
- 基于降维状态观测器的最优拥塞控制研究被引量：4
- 2015年
- 在Internet拥塞控制系统建模的基础上,将降维状态观测引入到拥塞控制中,进而提出了一种基于主动队列管理(AQM)的新的最优拥塞控制方法。该方法利用降维状态观测器来获取无法直接获取的系统状态,从而实现状态反馈,克服传统的基于AQM的网络拥塞控制方法无法直接得到状态反馈控制律的缺陷,并能通过求解线性矩阵黎卡提方程,得到使性能指标达到最优的状态反馈控制律,实现Internet的最优拥塞控制。仿真结果表明,这种新的最优拥塞控制方法具有很好的跟踪性能。
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- 关键词：拥塞控制黎卡提方程状态观测器
- 基于非联合型学习机制的神经元构建方法研究
- 随着人工智能的蓬勃发展,人工神经网络作为人工智能的重要分支一直受到国内外学者的热切关注,神经计算学作为人工神经网络的基础学科,对人工神经网络发展有着重要的推动作用。现有的人工神经网络大多是通过模拟生物神经细胞的突触可塑性...
- 刁奇
- 关键词：习惯化
- 文献传递
- 基于回归法的卷积神经网络交通场景检测算法
- 交通场景物体检测是自动驾驶的关键问题之一.利用基于回归方法的卷积神经网络物体检测算法训练交通场景物体检测器模型,测试检测器模型对于交通场景物体的检测性能,并将训练好的交通场景物体检测器模型植入Jetson TX1嵌入式开...
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- 关键词：自动驾驶交通场景卷积神经网络
- 多时滞无线通信网络的功率和速率最优跟踪被引量：4
- 2017年
- 研究了无线通信网络的功率和速率控制这一热点问题。针对传统的无线通信网络模型并没有同时考虑状态时滞和输入时滞,已有的功率和速率控制算法也不能保证系统具有最优输出跟踪性能的情况,重新建立了无线通信网络的模型,在建模过程中考虑了多时滞,得到了含有不同的状态时滞和输入时滞的功率和速率控制系统模型,在此基础上,研究了一般形式的多时滞模型的时滞补偿算法,并将该算法应用在提出的多时滞模型中,给出了无线通信网络功率和速率的最优跟踪控制律。经过计算机仿真验证,提出的最优控制律具有良好的控制性能。
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- 关键词：无线通信网络多时滞系统功率控制速率控制
- 无线通信网络功率和速率最优控制及其仿真被引量：5
- 2016年
- 功率和速率控制是无线通信网络的关键技术之一。由于传统的功率和速率控制算法并不能保证系统具有最优的输出跟踪性能,为此从最优控制理论的角度来研究无线通信网络的功率和速率控制问题。首先,建立了无线通信网络功率和速率控制系统的状态空间数学模型,并提出一种功率和速率的最优控制算法。上述算法可保证系统输出具有最优的跟踪性能;最后对最优控制算法进行了计算机仿真。仿真结果表明,所提出的功率和速率最优控制算法具有很好的控制性能。
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- 关键词：无线通信网络功率控制速率控制最优控制
