基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.     

基于Google Earth的无人机任务规划设计

针对无人机任务规划要求,提出了一种利用Google Earth二次开发能力实现的无人机任务规划方法。首先应用任务规划算法得到规划信息,然后将威胁数据、规划数据、飞机数据等信息通过Google Earth提供的接口引入到Google Earth中,得到无人机在Google Earth上的规划航迹。结果表明,该方法不仅省去了地形建模,而且能快速地生成一条逼真性相当高的满足无人机性能要求的规避威胁航路。