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.     

地面防空作战中敌空袭规模预测模型

地面防空作战中,为有效地实现资源的优化配置,达到量敌用兵的目的,有必要对敌空袭规模进行预测.在遗传算法与BP神经网络结构模型相结合的基础上,利用遗传算法训练并优化神经网络权重,并对敌空袭规模进行预测.同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较,经实例检验,计算结果与战场统计结果接近,并优于BP算法和灰色理论模型,具有良好的预测效果.     

基于改进GA-BP神经网络的目标毁伤效果评估

针对事后的目标毁伤效果评估时效性一般、主观性较强的问题,提出了一种基于改进GA-BP神经网络的毁伤评估方法.该方法以飞机系统为例,分析了系统目标特性后,按照目标系统层、功能毁伤层、物理毁伤层的结构顺序,构建目标毁伤树并划分毁伤等级;引入遗传算法,对其选择算子、交叉和变异概率加以改进,以获取BP神经网络最优权重值,增强了遗传算法种群的多样性和泛化能力,使网络模型的精确性得以提升;通过算例分析验证了模型的可信性和有效性,对目标毁伤效果评估的人工智能化,特别在新概念武器作战运用中,具有一定的启发和借鉴意义.     

BP网络的优化及其在光纤陀螺温度漂移建模中的应用

针对BP网络存在易陷入局部极小和收敛速度慢的问题,采用遗传算法(GA)优化BP网络;采用混配的方法,对遗传算法进行了改进,克服了遗传算法中所存在的种群内过早收敛的缺点,并在光纤陀螺温度漂移建模中,取得了预测的效果。     

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。     

航空装备维修费用的组合预测模型

通过分析回归分析法,BP神经网络和加速遗传算法原理,针对BP神经网络的变异特性,运用遗传算法对其进一步修正,最终建立了适用于航空装备维修保障费用的BP网络组合预测时间序列输出模型,结合某型航空装备维修保障费用数据进行预测系统仿真,得出结果实际数据相比误差较小.结论说明,此方法具有更高的预测精度,有较好的实际应用价值.     

基于遗传BP神经网络的装备研制风险分析方法

简要介绍了GA和BP算法,利用遗传算法全局性搜索的特点,改变BP算法依赖梯度信息的指导来调整网络权值的方法,寻找最为合适的网络连接权和网络结构,提出了遗传算法优化BP神经网络的思路及其数学模型.最后,结合对某型航空装备的风险源的分析,利用此优化模型进行了验证.结果表明了该方法的可行性,为装备研制风险分析提供了一种新思路.     

基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。     

BP神经网络导弹攻击区火控工作式拟合

采用BP神经网络和改进的BP神经网络方法对某型空空导弹理论攻击区进行处理来构造火控计算机导弹攻击区火控工作式,通过BP神经网络和改进的BP神经网络仿真,获得典型发射条件下的失机发射概率、超界发射概率和平均成功发射概率.结果表明BP神经网络解算导弹攻击区的正确性和有效性,改进的BP神经网络有更快的收敛速度,更高拟合精度和...     

基于改进遗传算法的神经网络控制

神经网络结构简单,但训练容易陷入局部最优解,而遗传算法依照生物进化理论将群体进行选择交叉变异从而求取全局解。首先讨论了神经网络与遗传算法的结合方法,并针对传统遗传算法中存在的问题,采取一种改进的遗传算法,将两种智能控制方法相结合进行研究,仿真结果表明此算法能有效改善系统的响应指标。