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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。 相似文献
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基于神经网络的装备维修资源保障能力评估 总被引:4,自引:0,他引:4
构建了维修资源保障能力评估指标体系。应用人工神经网络及BP网络的理论和方法,建立了维修资源保障能力评估的BP神经网络模型;提出了应用特尔菲法与层次分析法相结合确定各指标权重,并采用变权综合法思想构造神经网络训练样本的方法。最后进行了实例评估,结果表明该模型可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,具有很高的可信度。 相似文献
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《后勤工程学院学报》2016,(4)
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。 相似文献
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本文提出了一种新的寻优方法———数值积分寻优法 ,将此方法应用于神经网络的学习算法中 ,构造了两个神经网络 ,它们与BP网络有相同功能 ,且不出现BP网络的局部极小问题 ,收敛速度比BP网快 相似文献
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分析了导弹阵地信息化建设的内容,构建了导弹阵地信息化建设的评估指标体系,建立了基于BP神经网络的导弹阵地信息化建设评估模型,基于Matlab神经网络工具箱是实现网络模型的建立、训练和仿真,利用训练好的网络模型对不同导弹阵地的信息化建设情况进行了评估.计算分析表明,建立的测评体系符合实际,模型便于部队和决策机关操作,对于... 相似文献
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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。 相似文献
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非线性系统的神经网络广义预测控制 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估 总被引:2,自引:0,他引:2
针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。 相似文献
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人工神经网络具有自学习、自组织、强容错性等优点,应用MATLAB语言,建立了边坡工程锚杆优化设计的BP神经网络模型。应用有限元法对不同锚杆布置倾角下的边坡模型进行计算,并以模拟计算结果作为训练样本及预测样本对网络进行训练,验证了迫坡锚杆优化设计BP神经网络模型的有效性,确定了边坡工程中锚杆的最优布置倾角,为边坡锚杆优化设计研究提供了一条新途径。 相似文献
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为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。 相似文献
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针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。 相似文献
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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. 相似文献
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针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。 相似文献