舰艇系统损伤等级模糊神经网络评估模型

在对舰艇系统损伤等级评估体系分析的基础上,建立了舰艇系统损伤等级的模糊神经网络评估模型框架.设计了框架项层模糊神经网络评估模型的模糊集合和训练样本,并对此模糊神经网络模型进行了训练.通过测试样本仿真,发现此模糊神经网络模型具有较好的评估精度.基于模糊神经网络模型的舰艇系统损伤等级评估方法克服了以往简单加权评估模型的不合理性,为舰艇系统损伤等级评估提出了一个新的评估理念.     

装备健康状态评估方法研究

针对装备健康状态评估问题,在阐述装备健康状态基本概念的基础上,将装备的健康状态分为优、良、中、差和故障5个等级.对于测试不合格的装备,可以直接判定其处于故障状态;对于测试合格的装备,在评估装备参数健康状态的基础上,建立了基于改进证据理论的装备健康状态评估模型,对所有参数的健康状态合成并决策,确定了测试合格的装备的健康状态退化等级,并进行实例分析,验证了评估模型的合理性.     

基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估

针对目前装备健康状态评估存在的问题，建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态，将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量，利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题：健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明，该模型评估结果合理，可操作性强。     

基于FMECA的装备健康状态评估方法

针对装备健康状态评估中健康状态影响因素众多且很难统一定量描述的问题,提出了基于FMECA(Failure Mode,Effects and Criticality Analysis)的健康状态评估方法.从装备的FMECA报告中提取装备健康状态的主要影响因素,并进行归一化处理,根据因素类型,通过健康状态隶属分布函数或专家打分的形式得到健康状态隶属度向量,利用灰色相关分析法得到各因素权重,采用模糊综合评估模型得到各因素综合影响下的装备健康状态等级.以某型战车导弹发控系统为对象,验证了该健康状态评估方法的可行性,结果表明:该方法能够对装备健康状态给出合理的评估结果,并具有较强的可操作性.     

炮兵火力运用方案评估

根据炮兵火力运用实际,从战术、技术两个方面建立了炮兵火力运用方案评估因素集,确定了评判等级及各因素模糊化参考值,并给出了各因素的隶属函数,进而根据各战术、技术因素评判矩阵及各因素的权重向量,建立了对火力运用方案评估的模糊综合评判模型,并给出了模型应用示例.     

模糊综合评判在指挥信息优势评估中的应用

如何准确地对军队作战行动中获得信息优势的潜在能力进行综合考查和分析具有重要意义,为更好地指导我军信息化建设,分析了现行指挥信息优势评估中的方法的不足.在现有评估方法基础上,基于模糊综合评判,提出了一种更优的隶属度函数来建立模糊评判矩阵中的元素值,并论证确定该隶属度函数的合理性,给出用该隶属度函数确定的模糊评判矩阵的一个实例.用提出的模糊综合评判方法来评估指挥信息优势评估指标体系,在一定程度上提高了对指挥信息优势评估的合理性.     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

武器装备体系评估论证模型的构建研究

武器装备体系评估是发展武器装备体系的关键环节,目前还处于发展阶段,缺乏完整的理论体系和系统化的研究成果.通过运用模糊数学的相关理论,对武器装备体系评估指标进行尝试性的改良、完善、归类,提出了新的评估分析策略,将不同的模糊变换模型用于处理指标间聚合关系;同时充分考虑了评估目标的影响,建立了不同的目标层量化模型;最后针对评估过程中的各个环节建立了较为完整的综合评估模型,设计了程序实现的流程图.     

卫星通信网作战效能评估研究

通过对卫星通信网完成信息传输作战任务的能力分析,建立了卫星通信网作战效能评估指标体系;将模糊层次分析法和熵权法相结合,建立了确定指标权重向量的综合集成赋权模型,采用专家打分和隶属度函数法计算单因素模糊评估向量,采用相对状态特征值对评估结果进行处理,建立了模糊综合评估模型,实现了卫星通信网作战效能的评估,并对评估结果进行了分析。     

模糊综合评判在军队指挥效能评估中的应用

分析现行军队指挥效能评估中方法的不足,在现有评估方法的基础上,提出一种更优的隶属度函数来建立模糊评判矩阵中的元素值,并论证确定该隶属度函数的合理性,同时给出用该隶属度函数确定的模糊评判矩阵的一个实例。用提出的模糊综合评判方法来评估的军队指挥效能评估指标体系,在一定程度上提高了对军队指挥系统效能评估的合理性。     

基于模糊-组合神经网络的信息系统安全风险评估

针对信息系统的安全风险评估问题,提出了一种将模糊理论与神经网络进行"浅层次"结合的评估方法。通过对信息系统所涉及的风险因素分别从资产影响、威胁频度、脆弱性严重程度三方面进行分析,建立了信息系统的安全风险层次化结构,并构造了各因素所对应评判集的隶属度矩阵;综合运用模糊推理算法与神经网络仿真技术,对信息系统的安全风险进行评估,进而判定信息系统安全风险等级。最后,通过实例分析说明了算法的应用,并借助误差分析检测了模型的有效性。     

电磁发射系统改进FAHP-神经网络健康评估方法

准确定量评估电磁发射系统发射前的健康状态意义重大。针对模糊层次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)在评估电磁发射系统串行结构同级元素健康值时存在较大偏差,且无法适用系统非线性变权重需求的缺陷,提出改进FAHP-神经网络方法。通过在计算同级元素健康指数时构造能够满足串行结构健康评估的非线性函数进行计算,并在数学上证明该方法的有效性；通过引入神经网络系统,在已有的系统先验信息和测量数据的基础上训练模型解决系统健康评估非线性变权重需求。基于电磁发射系统脉冲成形网络系统建立健康评估模型,开展评估试验。结果表明,提出的方法健康评估精度较高,在各种系统健康状态下,评估结果均符合系统实际的健康状况；对比传统的FAHP,提出的改进方法评估精度大幅提升,且在评估试验中没有出现故障误报和漏报的情况,从而验证了提出方法的可行性和工程实用价值。     

模糊神经网络在发电机励磁控制中的应用

采用含有惯性项学习算法的BP神经网络代替模糊PID控制器，对同步发电机励磁控制系统进行仿真。仿真结果表明，在系统遭受扰动或突加减载时，所设计的模糊神经网络励磁控制器具有良好的控制效果。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

基于神经网络的模型参考自修复飞行控制

提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进.对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,在故障条件下的补偿作用非常明显,达到了自修复飞行控制的目的.     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

基于模糊神经网络的陀螺温控系统故障诊断

针对故障诊断知识具有模糊性的特点,在基本前向神经网络的基础上,提出了一种适用于挠性陀螺温控系统的串形结构多层前向模糊神经网络(FNN)的故障诊断方法,并给出了网络的结构和学习方法。仿真结果表明,将模糊理论和神经网络方法结合在一起,可以准确地对陀螺温控系统进行故障诊断,证明了该方法行之有效。     

某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制

针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

控制系统故障的智能诊断技术

综述和讨论了故障诊断的模糊逻辑法、神经网络法和模糊神经网络法,并对其研究情况作了展望。