神经网络在某交流伺服系统建模中的应用

针对某交流伺服系统的模型辨识问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络的辨识方法.BP神经网络在非线性系统的辨识中已得到了广泛的使用,但是其存在易陷入局部极小值和对网络结构初值要求高等缺点.根据遗传算法具有全局寻优的特点,先用遗传算法优化得到神经网络权值和阈值的初值,再由BP算法进行局部寻优.辨识结果表明,该算法辨识精度高、收敛速度快.     

基于蚁群神经网络的发射系统故障诊断

发射系统是地空导弹武器系统的重要组成部分,研究发射系统的故障诊断,可提高地空导弹武器系统的作战效能和部队的快速反应能力。BP神经网络在故障诊断方面收敛速度慢、易于陷入局部极小点。为解决上述问题,以液压系统的柱塞泵为例,提出一种蚁群算法改进BP神经网络的故障诊断的方法,优化神经网络的权值和阈值,使网络具有全局兼局部寻优能力。实验结果表明,蚁群神经网络比BP神经网络收敛速度快,运算效率高,识别能力强,并且提高了诊断的准确性和可靠性,是一种有效可行的故障诊断方法,具有良好的应用效果。     

改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

针对BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢,提出用粒子群对神经网络的参数进行优化,同时设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整以提高算法性能.并应用该算法对导弹飞控系统的逆误差进行补偿,仿真结果表明,该方法对逆误差进行了有效的补偿,避免了局部寻优并提高了学习效率.     

随机网络的α最短路径问题

为了求解随机网络中满足置信度为α的最短路径问题,提出了一种BP神经网络遗传算法。首先给出了随机网络的定义,建立了α最短路径模型;然后采用BP神经网络拟合非线性函数,遗传算法优化BP神经网络输出的方法求解该问题。实验结果表明,提出的模型和算法能有效求解随机网络的α最短路径问题。     

基于贝叶斯正则化的Elman-NARX神经网络飞行轨迹预测

针对BP和Elman神经网络对预测飞行轨迹误差较大和时间较长的问题,提出了一种基于贝叶斯正则化的Elman-NARX神经网络方法。分析了飞行员的操纵量,确定网络的输入。然后改进NARX神经网络结构,提高了网络的非线性和动态性,同时采用贝叶斯正则化算法训练网络,改善网络的收敛时间和泛化能力。最后,基于BP神经网络、Elman神经网络和Elman-NARX神经网络等方法的飞行轨迹预测对比实验结果表明,该方法的预测精度和速度较高,具有实际应用价值。     

改进的萤火虫算法优化BP神经网络及应用

针对传统萤火虫算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,将传统的固定搜索步长修改为与个体分布密度相关的自适应调整步长,提出了自适应步长萤火虫算法。将自适应步长萤火虫算法和BP神经网络结合,通过自适应步长萤火虫算法寻优,获取BP神经网络最优的权值和阈值,并将其作为BP神经网络的初始参数进行训练,以提高BP神经网络的训练精度和速度。以弹道导弹突防效能评估为例,构建突防效能评估指标体系,建立基于改进BP神经网络的弹道导弹突防效能评估模型。算例分析和仿真试验表明,采用自适应步长萤火虫算法优化的BP神经网络计算结果准确率高、收敛性强,在弹道导弹突防效能评估中具有推广应用价值。     

神经网络PID在空空导弹自动驾驶仪中的应用

采用改进型BP神经网络与传统PID相结合作为控制器,应用于空空导弹自动驾驶仪的设计中。BP神经网络算法的运用,使得所设计的自动驾驶仪能够针对非线性、时变的气动特性自适应地调整控制参数,利用MATLAB软件对系统进行仿真,给出了相应的仿真结果。实现对PID控制器参数的寻优整定,简化了设计过程。     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

基于BP网络的坦克火力性能评价模型

应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强.     

基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类方法

针对BP网络的弱点,提出了基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类方法,该方法能够在不对BP网络做大的改动的前提下,克服神经网络容易陷入局部最小值,以及使用赢者独活决策策略导致的误识的弱点.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

无线传感网和神经网络的民用火药贮存在线监测系统

针对目前绝大多数火药仓库的温度、湿度控制由于采用人工操作导致对温湿度不能实时精确监控从而导致火药失效的问题,设计了一种基于无线传感网和神经网络的火药贮存在线监测系统。该系统将无线传感网络终端节点实时收集到环境温度和水分信息传给神经网络控制器,根据神经网络控制模型实时调节火药贮存温湿度控制设备的各个参数,实现对火药贮存环境温湿度的自动化和实时精确控制,提高火药贮存的可靠性和经济效益。     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

基于L-M算法改进BP网络的信息对抗能力评估

在未来密集和复杂的电磁环境中,快速、客观地评估敌我双方的信息对抗能力具有重要的意义。目前通常采用的人工打分方法具有一定的主观性,且周期较长,难于满足战场瞬息万变的需求。提出了一种基于L evenberg-M arquardt算法改进的BP神经网络信息对抗能力评估方法,以某组信息对抗数据为训练数据,对改进BP神经网络进行训练,并进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:改进BP神经网络能客观有效地评估信息对抗能力,较大程度地提高了神经网络的收敛速度、缩短了评估时间。     

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.     

基于遗传神经网络的装备研制作战需求方案评价

针对评价问题的实际情况,利用神经网络良好的自适应性和遗传算法强大的全局搜索能力,采用遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络算法解决装备研制作战需求方案评价问题。通过样本数据训练,提高了评价的准确性和适应性。仿真实验表明,该算法能够较好地克服人为因素和随机性的影响,其稳定性和精确性也有较高。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析

针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性.首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果.仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法.     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率.