基于人工神经网络的操作手IKP 求解

人工神经网络以其信息的并行处理与分布式存储、自组织和自适应等特点,在机器人领域显示了极大的应用潜力。本文探讨人工神经网络在机器人操作手ＩＫＰ求解中的应用,试图求得操作手ＩＫＰ的一组或所有可行解。文章利用ＢＰ网络对操作手ＩＫＰ的求解进行了讨论和分析,并给出了具体的求解实例。     

智能机载武器火力指挥控制技术综述

人工智能技术是解决机载武器火力指挥控制问题的最有效途径之一,根据近年来的研究结果,对智能机载武器火力指挥控制的系统构成、工作原理进行了技术概述,并简要地讨论了智能机载武器火力指挥控制系统设计中的关键技术．     

智能工具机的性能分析

本文论述了提高智能工具机性能所采取的技术措施,并对其性能进行了模拟。模拟结果表明,智能工具机的平均推理速度可达500KLIPS 左右,比日本的PSI—Ⅰ约快一倍,比美国加州大学Berkeley 分校研制的PLM 约快两倍。     

BP人工神经网络的应用及其实现技术

简述了BP人工神经网络的算法原理 ,利用Batchnet程序对一个三层BP人工神经网络进行了设计 ,应用Matlab中人工神经网络工具箱设计了一个用于函数逼近的BP人工神经网络 ,最后 ,运用Matlab中可视化工具Simulink对一个BP人工神经网络例子进行了仿真 ,通过例子 ,探讨了BP人工神经网络的应用并介绍目前几种实用的BP人工神经网络实现技术 .     

一种人工免疫系统改进算法的仿真研究

针对人工免疫系统在处理多维向量分类时存在的初始抗体数量“爆炸”问题,对人工免疫系统的反向选择算法进行改进,研究了初始抗体的生成机理,并在初始抗体的生成条件中加入新的约束,降低了人工免疫系统所需的初始抗体数量,解决了多维向量的分类问题,在实际应用中有着很强的推广应用价值。     

基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

模糊神经网络在发电机励磁控制中的应用

采用含有惯性项学习算法的BP神经网络代替模糊PID控制器,对同步发电机励磁控制系统进行仿真。仿真结果表明,在系统遭受扰动或突加减载时,所设计的模糊神经网络励磁控制器具有良好的控制效果。     

不确定法律概念生成原因析微

不确定的法律概念是法律中无法避免的客观事实,其生成不仅是由于语言本身的模糊性、多义性和不可定义性,也是语言本身的高度抽象性所致,更因为是立法者对于所要规范的事项无法完全预见,为了涵盖更广的规范对象,为了适应社会的变迁,而特意使用的相对模糊的概念形式。