针对经典卡尔曼滤波器要求组合导航系统的动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,而组合导航系统的噪声具有非先验性的问题,利用超闭球小脑神经网络(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller,HCMAC)良好的非线性逼近能力、...针对经典卡尔曼滤波器要求组合导航系统的动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,而组合导航系统的噪声具有非先验性的问题,利用超闭球小脑神经网络(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller,HCMAC)良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,设计HCMAC辅助卡尔曼滤波器,并应用于组合导航系统。仿真试验结果表明,该辅助算法与经典卡尔曼滤波算法相比较,精度提高了2倍,收敛时间缩短近200s,且有效地克服了传统神经网络学习速度慢、泛化能力弱的缺点,使系统具有自适应能力以应付动态环境的扰动,增强了组合导航系统的鲁棒性。展开更多
静态的热环境易造成人体热适应能力降低,对健康不利。动态的热环境与自然环境相似更有利于用户的健康。提出一种基于用户学习的智能动态热舒适控制系统,在该系统中采用PMV(Predicted Mean Vote)作为控制目标,为了满足不同用户的需要提...静态的热环境易造成人体热适应能力降低,对健康不利。动态的热环境与自然环境相似更有利于用户的健康。提出一种基于用户学习的智能动态热舒适控制系统,在该系统中采用PMV(Predicted Mean Vote)作为控制目标,为了满足不同用户的需要提出个人热舒适区模糊学习算法,可根据个人偏好在线修改个人热舒适区;在计算实验的基础上提出动态热舒适控制策略,动态热舒适区包括舒适区和节能区,在动态热舒适控制中舒适区和节能区周期性交替变化。实验结果表明,该方法即满足用户的热舒适性需求,与静态热舒适控制相比节能效果明显,且对用户的健康有利。展开更多
文摘针对经典卡尔曼滤波器要求组合导航系统的动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,而组合导航系统的噪声具有非先验性的问题,利用超闭球小脑神经网络(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller,HCMAC)良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,设计HCMAC辅助卡尔曼滤波器,并应用于组合导航系统。仿真试验结果表明,该辅助算法与经典卡尔曼滤波算法相比较,精度提高了2倍,收敛时间缩短近200s,且有效地克服了传统神经网络学习速度慢、泛化能力弱的缺点,使系统具有自适应能力以应付动态环境的扰动,增强了组合导航系统的鲁棒性。
文摘静态的热环境易造成人体热适应能力降低,对健康不利。动态的热环境与自然环境相似更有利于用户的健康。提出一种基于用户学习的智能动态热舒适控制系统,在该系统中采用PMV(Predicted Mean Vote)作为控制目标,为了满足不同用户的需要提出个人热舒适区模糊学习算法,可根据个人偏好在线修改个人热舒适区;在计算实验的基础上提出动态热舒适控制策略,动态热舒适区包括舒适区和节能区,在动态热舒适控制中舒适区和节能区周期性交替变化。实验结果表明,该方法即满足用户的热舒适性需求,与静态热舒适控制相比节能效果明显,且对用户的健康有利。
