基于灰色神经网络的装甲部队油料消耗预测

油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升,而传统预测模型精度不高,应用范围也有一定的局限,难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型,对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析,求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数;通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量;用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络,对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高,能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。     

基于实神经网络的空间测向定位算法

目前三维空间测向定位多采用先在二维体系中计算然后转换为空间坐标的方法,正北偏差、投影变换的方位变形等对定位精度造成很大的影响。算法立足于三维空间,将实神经网络代数算法首次应用到三维空间测向定位,利用其非线性逼近能力强等特性求解多个测向平面形成的空间目标观测方程组。仿真实验表明,定位精度明显提高,在不同测向精度条件下定位误差接近CRLB,具有很强的实用性。     

基于多传感器特征融合的TBM拦截效果评估

基于多传感器特征级融合研究了TBM拦截效果评估的问题。首先分析并选取了拦截效果特征信息,构建了基于模糊神经网络的拦截效果融合评估模型;之后从模糊化、模糊推理、反模糊3个方面论述了评估模型的实施过程,进行模糊推理时采用一种改进的BP算法完成了推理规则的实现。最后通过实例仿真验证了改进BP算法的有效性,并验证了评估模型的可靠性及良好的融合性能。     

一种基于仿真的装备维修保障能力评估方法

在总结装备维修保障能力评估研究现状的基础上,提出了一种基于ExtendSim仿真与组合神经网络相结合的装备维修保障能力评估方法,以ExtendSim为仿真平台,对评估对象进行建模仿真,统计评估指标体系中各指标值,运用组合神经网络评估模型进行评估,并以某型装备维修保障保障系统进行了应用验证,证明了该种方法的可行性和有效性。     

基于模糊神经网络的伺服系统PID控制

针对某装备伺服系统具有复杂的非线性和时变性,传统的PID控制存在自适应能力差的缺点,设计了一种模糊神经网络PID控制器。利用神经网络对模糊控制的控制规则进行优化,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的3个参数。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出模糊神经网络PID控制器能够有效地提高该伺服系统的性能。     

具有时滞的Cohen—Grossberg神经网络的Hopf分支全局存在性研究

摘要：利用泛函微分方程的度理论,研究一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局分支的存在性,研究结果为该类神经网络的应用设计提供理论基础．     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测.     

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.     

一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器

提出了一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器。该分类器结构简单,学习速度快,仅用少量样本进行训练便可获得良好的推广性能．便于实时学习和应用。通过对模式属于各类别的隶属度的分析,可以知道判决的可靠性,具有较好的应用价值。