某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制

针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。     

元任务插入的多星成像侦察任务聚类启发式算法

在多颗卫星协同执行侦察任务时,多星成像侦察任务聚类能够提高多颗卫星的整体侦察效率。根据卫星成像侦察元任务之间的聚类关系及约束条件,建立了数学规划模型,并提出了模型求解的基于元任务插入的启发式聚类算法,最后结合实例验证了算法的有效性。     

一种能量高效和均衡的无线传感器网络分簇数据融合算法

在无线传感器网络中,如果传感器节点之间的能耗不均衡,一些能耗进度较快的节点会过快失效,继而导致网络过早无法正常工作。为了解决分簇无线传感器网络在数据收集过程中所存在的节点之间能耗不均衡问题,提出了一种新的分簇数据融合算法。该算法将网络划分为大小不等的栅格,并根据剩余能量使簇首分别在每个栅格的节点中轮转。簇首消耗的能量越多,其所在的栅格也越大,栅格内有更多节点参与簇首的轮换以分担能量负载。通过该方式,算法能够提高节点的能耗均衡程度。另外,考虑到无线传感器网络的能量受限,算法还采取了一系列措施以节约能量。仿真实验结果表明,算法在能量使用效率、网络生命周期以及能耗均衡程度三个方面都具有较好的性能。     

“自主式”角速率火控系统弹道气象修正问题研究

弹道气象修正是火控系统不可缺少的关键环节,对“自主式”角速率火控系统来说更是个技术难题。文中提出的弹道气象修正数学模型,解决了“自主式”角速率火控系统中的弹道气象修正问题。不仅考虑了其原理的正确性,而且分析了其实现的可行性。本模型与文献￣［１］的解相遇原理公式组成一整套通用、完备的“自主式”解算数学模型。     

象差自动校正技术的应用

本文主要讨论应用象差自动校正技术时如何确定合理的初始结构;怎样正确使用结构参数自变量和选择恰当的自变量增量。     

基于均分簇算法的战争Ad Hoc网络广播风暴抑制

网络广播是维持网络正常运作的基本手段,但Ad Hoc网络拓朴的频繁变化,将使网络广播无法进行收敛,形成广播最终会使本来就受限的资源趋于濒绝,网络无法通信而瘫痪.为此,提出了一种自适应均分簇理论SACA,通过分层虚拟子网的过滤与阻隔算法,有效地抑制网络广播风暴.     

基于一乘准则的LMR在声音转换中的应用

线性多变量回归中聚类数的选择对转换效果有很大影响,通过研究聚类数与类内均方差、类间均方差的关系确定最佳聚类数。针对传统二乘规则的 LMR 的转换语音在听觉上自然度较差的缺陷,提出了基于一乘规则的 LMR,采用遗传算法解决绝对值条件下转换矩阵的求解问题,实验仿真表明,基于一乘规则的 LMR 的转换语音在主观听觉上优于基于二乘规则的 LMR,ABX 测试识别率平均提高了12.5%,MOS 分提高了0.24。     

一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法研究

提出了一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法.利用模糊C 均值聚类法对测量空间进行分割,再利用模糊规则对分割后的子空间分别采用BP网络进行逼近,从而获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力学特性.计算机仿真表明该网络具有良好的泛化性能,方案可行.     

改进的Fisher准则及其在语音聚类中的应用

针对传统的Fisher准则在聚类分析方面的不足,提出了一种新的修正的Fisher准则。通过重新定义类内方差,得出最大Fisher值与最佳聚类数目的对应关系,从而预测出最佳聚类数目。通过对语音库中语音段落的说话者组成结构进行分析,证明了修正后的Fisher准则能有效地优化聚类分析,并显著提高了说话者组成结构分析结果的精度。应用基于修正后的Fisher准则的LBG聚类算法,能为语音操控系统中无监督的说话人自适应提供更可靠的说话人模板库。     

不同导引模式下的末修弹脉冲参数优化研究

在总脉冲量确定的情形下,在启控时间、总脉冲数、最小点火时间间隔及点火阈值等脉冲参数对末修弹落点散布的影响进行详细分析的基础上,利用数值仿真的方法,对比例导引模式、抛物线导引模式、落点预测导引模式、弹道追踪导引模式和zx导引模式等常用导引模式下的脉冲参数优化进行深入分析研究．