神经网络及其在军事上的应用

该文简要介绍了神经网络的特点、模型以及神经网络与传统计算机的不同之处。探讨了神经网络在军事上的应用,特别是在火控、指控系统中的应用前景。提出了我们研究神经网络的几点建议。     

神经网络技术及其在军用系统中的应用

本文介绍了神经网络的基本理论、特点及其通常的基本模型,概述了世界各国的神经网络技术现状,论述了神经网络技术在军用系统中的潜在应用和所取得的最新进展。文中同时探讨了神经网络的关键支撑技术并对我国开展神经网络技木研究提出了建议。     

神经网络在图象处理中的应用

图象处理是神经网络的一个重要应用领域。本文首先介绍了神经网络的模型、学习规则及其处理能力,在此基础上综述神经网络在图象处理中的应用,重点放在神经网络分类器和Hopfield网络解决图象处理中的最优化问题。     

神经网络应用

神经网络的应用是神经网络研究的三大主要领域之一。神经网络的应用与其所具备的能力是紧密相关的。本文中,我们从介绍神经网络的基本能力开始,概括地介绍了当前的神经网络主要应用领域。并从神经网络的能力出发,讨论了神经网络的潜在的应用领域。     

新型武器装备系统中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对武器系统智能信息处理的应用需求,然后对神经网络理论与技术在武器装备系统中的现实应用与潜在前景给出了一个从理论到实例的较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况,力图展示神经网络用于武器装备系统的特色与优势,并给出了其在武器装备系统各方面应用情况的一个概貌。在文章的最后,针对目前存在的神经网络实验研究到实际装备之间的缺环,我们分析了神经网络能力验证的研究即神经网络本身可靠性研究的必要性与迫切性。     

一种通用有效的神经网络映射算法

首先分析了神经网络映射的本质,神经网络拓扑结构和神经计算过程,在充分考虑负载均衡与通讯开销的基础上,引入了时间步的思想,提出了一种通用有效的神经网络映射算法,最后给出的对多种拓扑结构的神经网络的测试结果证明了该算法的通用性和有效性。     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用，基于BP网络构造神经网络预测器，利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络，根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小，得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤，讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明，这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

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神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

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.     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

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。     

基于BP神经网络的空中目标威胁排序

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序.     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

基于BP网络的某型火控雷达角跟踪系统故障诊断

在介绍BP网络基本结构原理及其学习算法的基础上,结合某型火控雷达的特点,以角跟踪系统作为被诊断对象,运用BP神经网络的数学模型及学习算法对其进行故障诊断。诊断结果表明BP网络能够准确地诊断出样本的故障,提高了某型火控雷达角跟踪系统的一线维修效率,为提高火控雷达故障诊断效率提供了一种新的途径。     

改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究

利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的.     

无人车用智能导航技术国际态势分析

根据无人车用智能导航技术相关的研究与综述论文、专利发表情况,对该专业技术领域进行总体分析。选取1990—2020年的数据,针对论文发表情况,主要对其发展趋势、国家/地区分布、机构分布、出版物分布、高被引论文、被引频次和研究主题进行深入分析;针对专利申请现状,主要对专利申请时间、国家/地区分布、专利权人、专利研发技术热点等进行深入分析。研究结果表明,在无人车用智能导航技术研究领域,美国和中国无论在论文还是专利的数量和质量方面,均处于世界前列。该技术领域的研究热点主要集中在导航系统、导航卫星、惯性技术、地球物理数据、自主车辆导航、自主车辆定位、激光雷达、位置数据、神经网络、目标跟踪算法、传感器、卷积神经网络、自动驾驶等方面。     

基于神经网络的绕组电流闭环控制方法

在解决闭环消磁绕组电流优化计算问题时,会面临将外部磁场推算误差带入电流反演计算或完备的基函数难以确定等问题。为了降低这些因素对舰船最终补偿效果的影响,从智能优化的角度出发,在讨论散布常数对模型预测误差的影响后,确定了适宜的散布常数,建立了内部磁场与补偿电流之间的径向基函数神经网络预报模型。该方法通过样本对网络进行训练,无须推算内外磁场,就能直接得到使绕组磁场与目标磁场拟合误差最小的补偿电流向量。对比其他数值建模方法,其换算精度有所提高,且选择不同的同维向量作为基函数对补偿结果影响较小。船模实验验证了该方法的有效性。