基于深度学习的网络攻击检测模型

为提高复杂网络条件下网络攻击的检测检测精度、降低时间开销,提出一种基于卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制融合的网络攻击检测模型GP-CABL。GP-CABL能够有效抽取网络流量的最优特征,并能够充分学习网络流量的空间和时序特征,有效提升了检测精度、降低了计算开销。实验表明,GP-CABL针对主要网络攻击识别精度可达99.87%,相较当前研究有较大性能提升,并具有较好的鲁棒性。     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

前馈控制的神经网络实现

不依赖对象模型,在前馈-反馈定值控制系统中,借助神经网络构成前馈控制器,以反馈输出引导网络权值及输出的调整,使网络逐步学成前馈补偿功能,并最终在控制中占据主导地位,实现对主要可测干扰的补偿.文章分析了神经网络前馈控制器的作用效果,并与根据精确模型设计的常规前馈控制器的作用特性进行了比较.文中采用两种不同方式对神经网络进行训练,仿真结果证实了在模型未知的条件下,利用神经网络实现前馈控制的有效性.     

一种基于模糊理论和神经网络的水雷状态识别方法

介绍了一种基于模糊集合和神经网络的水雷状态识别方法 .该方法根据实际情况 ,将模糊集合和径向基函数神经网络结合起来 ,用于水雷状态的识别 .仿真结果表明 ,这种识别方法性能稳定 ,且有很高的识别精度 .     

一种基于BP神经网络的极化干涉SAR植被高度反演方法

地面干涉相位估计偏差和植被散射模型偏差都将引起三阶段植被高度反演偏差,针对该问题,提出了基于BP神经网络的植被高度反演方法,该方法直接利用BP神经网络模拟极化复相关系数与植被高度之间的非线性映射关系,不仅可以避免地面干涉相位估计偏差导致的植被高度反演偏差,还能降低三阶段植被高度反演方法面临的散射模型偏差导致的植被高度反演偏差,具有比三阶段植被高度反演方法更高的反演精度。实验结果验证了新方法的优越性。     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

图论及神经网络在地空导弹部队阵地中的应用

防空部队特别是地空导弹部队抗击敌空袭作战必须依托相应的阵地进行,而地空导弹部队阵地部署与选择的正确与否是地空导弹部队能否有效进行抗击敌空袭作战的一个重要因素,地空导弹部队阵地部署与选择需要综合考虑地形条貂件、机动条件、作战时间条件等各种因素.提出阵地部署与选择的几个指标,用图论与神经网络方法针对一个具体的例子对所提出的指标进行求解计算,得出阵地部署与选择的方案.     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

基于BP网络的坦克火力性能评价模型

应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强.