一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

内外干扰因素对液体火箭发动机的影响分析

在已有的液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型基础上,计算分析了单干扰因素对液体火箭发动机参数的影响,用非线性方法和小偏差方法对比分析了两个干扰因素分别和共同对发动机参数的影响。所得结论可用于泵压式燃气发生器循环的液体火箭发动机试验结果分析、可靠性及故障分析,也揭示了此类发动机参数随各种干扰因素的变化规律     

某型火箭增程破甲弹发动机弹道炸分析与处理

根据某型火箭增程破甲弹,在研制阶段做高、底温强度试验时分别出现发动机弹道炸的质量问题,结合实践在理论方面进行了分析,提出了对发动机燃烧室内个别件改进设计的方法。     

船用核动力装置可靠性与安全性分析的关系探讨

以船用核动力装置为对象,探讨其可靠性与安全性分析的发展及现状,对二者关系进行分析,从概念、方法和工程背景角度提出作者的观点.     

突出数学变换讲授相量分析的教学法研究

根据授课对象的数理基础所出现的新变化,阐述了以近代数学集合论为工具改进相量分析传统讲法的教学法要点,并对实践结果做了分析评估.     

非标准分析与概率论

本文概述了非标准分析发展的简史,介绍了超实数系,导数的非标准表示,并举例说明了数学命题的非标准证明比标准证明更为简洁、直观。文章的后一部分介绍了ｌｏｅｂ概率空间以及概率积分的＊有限求和的表示,并指出概率论从本质上是初等的结论。     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

武器系统的效能分析

本文对武器系统效能分析的有关问题作了简要介绍,以期对此一新的领域有所了解。     

电力系统暂态稳定性的概率分析

本文对电力系统暂态稳定中的主要随机因素作出合理的假定后,提出了基于临界切除时间的暂态稳定性概率分析方法。这种方法计及电力系统中系统参数的随机性,计算例题表明了其可行性。