基于NNLI技术的齿轮箱故障诊断

将NNLI技术应用到齿轮箱的故障诊断中,提出了基于NNLI的特征提取方法,并将该方法与神经网络结合起来,进一步提出基于NNLI特征提取的神经网络故障诊断方法,给出了两种不同的网络分类器,通过齿轮箱故障诊断实例验证了该方法的有效性。     

基于BP神经网络带调压器直流发电机特性的辨识

为使坦克直流发电机的调压特性实验能够在计算机上仿真进行,节约教学实验成本,可利用神经网络对直流发电机的调压特性进行辨识,得到了比手工绘制精度更高的特性曲线.因此,调压特性的神经网络辨识法,有利于直流发电机特性实验教学.     

基于神经网络模糊融合技术的潜艇声纳目标识别系统

将神经网络和属性层模糊数据融合技术应用于潜艇水下目标识别是解决潜艇声纳目标识别问题的有效途径。本文建立了声纳目标识别系统的结构模型和算法模型,设计了一个基于神经网络属性层模糊数据融合的目标识别系统,研究了将噪声信号功率谱和双谱用于目标识别,并进行了仿真,验证了该系统的可行性和有效性。     

随机双向联想记忆神经网络概率1指数渐近行为研究

随机双向联想记忆神经网络(BAM)平衡点具有某种渐近行为是网络的关键问题之一。通过应用It公式和Grownwall不等式,研究了随机BAM神经网络的概率1指数渐近行为,并且得到一些新的保证网络具有上述行为的代数判据,所得结论较之现有结果限制条件要弱且具有较大的应用范围。     

基于BP神经网络的复杂电子设备实时故障诊断专家系统

以某型通信设备为例,介绍了如何将BP神经网络和传统的专家系统结合在一起,构成实时的故障诊断系统,从而避免传统的专家系统存在的一些问题,更好地解决故障诊断的问题.     

基于关联图的网络故障智能诊断的研究与实现

随着信息技术的飞速发展,网络规模的扩大与网络异构程度的增加都对网络的安全性提出了越来越高的要求。网络故障诊断是网络故障管理的核心。本文提出了考虑时间因素的基于关联图的故障定位算法。此算法在关联图出现环时,根据关联图中各顶点所代表的故障事件的发生时间定位故障,发生时间早的故障极有可能就是故障源。此算法原理虽简单,但在现实中具有较高的实用性。     

基于编码序列随机移位的MCPC雷达信号设计方法研究

多载频相位编码信号(MCPC)是近年来备受关注的一种新体制宽带雷达信号,其灵活的信号结构使其具备性能均衡、可调的特点,与此同时对参数设计的要求也相应提高.现有设计方法难以在模糊图和包络控制方面同时取得令人满意的性能,且大多只研究了载频数量较少的情况.针对此问题提出了一种编码序列随机移位的MCPC信号,具备理想的图钉状模...     

污水中重金属离子浓度软测量的BP算法

在重金属离子检测仪器及其工作原理研究的基础上,对污水中重金属离子浓度测量方法进行了分析研究,分析了采用软测量技术的可行性和必要性,针对水质测量具有非线性、大时变和多滞后的特点,提出了基于BP神经网络的污水中重金属离子浓度软测量建模方法,建立了软测量模型,并通过仿真分析和实验验证了该方法的实用性.     

模糊推理与多重结构神经网络在信息系统安全风险评估中的应用

针对信息系统安全风险评估中风险因素的模糊不确定性及风险因素闻的潜在关联性,提出了一种结合模糊理论与神经网络的评估方法.利用模糊聚类的方法将因素的评价集分为5类,运用三角模糊数对评价集语言变量进行模糊化处理;基于历史经验,借助模糊神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力.对信息系统进行安全风险评估,有效降低了评估的随机性...     

基于排放和模糊神经网络模型的柴油机故障诊断方法

根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明：运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。