基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

一种可调控的申请分配模型及应用

针对分配总量一定情况下的申请分配问题,给出了一种带有决策者意愿的分配模型;讨论了模型中各参数的取值范围,得出了使得模型有意义的参数取值范围;给出了具体的应用案例,通过选取不同的参数得出了不同结果,说明了模型的有效性。     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

污水处理过程软测量系统辅助变量的选择方法

辅助变量的选择包括变量类型、数量及检测点的选择,是软测量建模的第一步,直接关系到软测量质量的好坏.针对活性污泥法,从微生物生长繁殖的角度出发,探讨了各要素对于微生物生长活动能力的影响及其相互关系,通过影响力大小及相互间耦合性的复杂程度选取辅助变量的原则,完成了污水处理辅助变量类型的初选,并对辅助变量的精选进行了讨论.     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

基于离散降雨衰耗状态的卫星信道模型

针对Ka频段卫星信道中降雨衰耗的统计分布特点,建立了基于离散降雨衰耗状态的卫星信道模型,模型中各状态组成离散的Markov链并由其转移概率矩阵来表示,分析此模型下的信道误比特性能和数据包丢失性能。此模型能够适用于链路层以及高层通信协议。     

基于随机时间的导弹机动路径规划研究

根据导弹作战机动过程各路段机动时间随机性特点,运用随机规划理论建立了导弹机动任务规划的数学模型,设计了遗传算法求解策略,实现了在一定时间内合理地规划机动路线的任务,并通过算例作了说明。该方法可用于导弹机动路径选择,为导弹作战机动计划的制定提供决策依据。     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的高精度参考相位快速估计算法

为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,对影响参考相位的因素进行理论分析,给出参考相位与影响因素的解析关系式。结合系统参数进行仿真分析,分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合外部粗精度高程数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出算法详细实现流程。对实际机载双天线干涉合成孔径雷达系统获取的数据进行处理,结果表明:算法在文中的系统参数下可以达到优于2 m的相对高程精度,处理4096×6560像素的数据块时,参考相位估计速度至少增大20倍。     

北斗卫星伪距信号质量评估及偏差校正

针对北斗卫星信号存在系统性伪距偏差的问题,从多路径角度评估北斗三频信号的质量,验证了该项偏差与卫星轨道类型、卫星仰角及信号频率有关。为消除这一系统性偏差的影响,采用连续分段线性函数建立北斗三频伪距偏差校正模型。与现有的改正模型所不同,所提模型不仅采用了更长时间范围内的北斗实测数据,更为重要的是它顾及了改正数的精度信息。基于动态精密单点定位的实验结果表明,采用所提方法修正后,接收机定位性能有明显提升。