基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。     

基于BP神经网络的舰炮武器系统综合保障性能评价

通过对舰炮武器系统的分析,建立舰炮武器系统综合保障性能评价的指标体系。把神经网络的相关知识应用到舰炮武器系统综合保障性能评价中,得到了相应的BP神经网络评价模型。通过一些舰炮武器系统的实例计算,验证了模型的正确性,为舰炮武器系统的研制和改进提供了一定的参考依据。     

BP神经网络在效能评估中的样本训练

根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络.简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的训练样本,并对此神经网络进行学习训练,直至达到精度要求.经验证,该网络在评价地面防空导弹武器系统效能时减少了评估中的人因影响,使评估结果更为科学.     

一种改进的系统效能评估方法及其应用

首先建立了在可靠性理论基础上的弹炮结合武器系统效能评估模型,并提出了对WSEIAC模型的改进方法.通过建立基于BP神经网络的武器系统作战能力向量的预测模型,克服了原先计算武器系统作战能力向量方法的局限性,提高了对武器系统作战效能评估的准确性和客观性.最后,将其运用到对弹炮结合武器系统效能评估中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

自治式潜水器规避航行神经网络控制器设计

在规避机动状态下,为了实现对自治式潜水器良好的航行控制,通过分析潜水器的运动状态,建立了运动状态方程,确立了非线性单输入/单输出系统.同时,将复杂的非线性模型通过微分同胚的方法转化为降阶的线性模型,并在此基础上提出了一种基于神经网络的控制方法:将滑模控制思想、反馈线性化理论及神经网络在线建模方法相结合,提出了基于神经网络的鲁棒自适应控制算法,并将此方法用于自治式潜水器高度保持的仿真中,从仿真的结果来看,控制器具有满意的控制效果,证实了该方法的有效性,能为自治式潜水器航行控制提供一定的参考.     

军用飞机采购价格预测研究

分析了我国军用飞机价格预测中存在的困难,从我国国情出发,提出了我国军用飞机价格预测的两种方法:根据制造成本和期间费用预测价格方法与相似飞机预测价格方法.相似飞机预测法是指采用偏最小二乘回归、神经网络或灰色理论等方法,根据相似飞机的性能与价格数据建立价格预测模型,实例表明,相似飞机价格预测法具有较高的精度.     

基于神经网络的离散变结构控制系统

系统研究了基于神经网络的离散变结构控制系统设计方法,提出了几种具体设计方案.神经网络的引入可以使滑模(变结构)控制具备学习与自适应能力,使控制信号得以柔化,从而能够减轻或避免困扰常规滑模控制器的抖振现象,改善控制效果.     

电液伺服系统的模糊神经网络自适应控制

针对电液伺服控制系统中存在的非线性影响,常规PID控制难以取得良好的控制效果,采用模糊神经网络自适应控制,通过BP算法改变模糊隶属函数的形状及模糊规则的中心值,实验结果表明该方法能有效地跟踪电液位置伺服系统。     

有限精度的 BP 神经网络高速算法

精度要求是神经网络硬件实现的一个关键问题。本文提出了一种有限精度的BP高速算法，通过实例验证，该算法适于低精度，且收敛速度快。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。