基于信息神经网络的内燃机故障诊断方法

在统计概率基础上建立了信息神经网络 ,探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法 ;并在 1 2 1 50L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明 ,该方法是可行的。     

混沌信号处理

描述了混沌特征参量 ,包括Lyapunov指数和分形维 ;讨论了信号相空间重构和Takens嵌入定理 ,以及嵌入维数、时间延迟等参数。还阐述应用神经网络进行混沌信号非线性处理     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估

采用ANN(人工神经网络)方法对高炮火力单元射击有利度进行评估是一种新的尝试。在对各影响因素进行分析与量化处理的基础上,建立了基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估网络模型,并提供了网络的解算方法。通过某型高炮对不同目标射击的已知有利度评估值对网络进行的训练,确定了网络的各权值,并使学习误差达到了预先规定的标准,实现了对该型高炮对空射击有利度的评估。     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

Non‐greedy heuristics and augmented neural networks for the open‐shop scheduling problem

In this paper we propose some non‐greedy heuristics and develop an Augmented‐Neural‐Network (AugNN) formulation for solving the classical open‐shop scheduling problem (OSSP). AugNN is a neural network based meta‐heuristic approach that allows integration of domain‐specific knowledge. The OSSP is framed as a neural network with multiple layers of jobs and machines. Input, output and activation functions are designed to enforce the problem constraints and embed known heuristics to generate a good feasible solution fast. Suitable learning strategies are applied to obtain better neighborhood solutions iteratively. The new heuristics and the AugNN formulation are tested on several benchmark problem instances in the literature and on some new problem instances generated in this study. The results are very competitive with other meta‐heuristic approaches, both in terms of solution quality and computational times. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

Approximation of multiclass queueing networks with highly variable arrivals under deterministic routing

In this paper, we present the heavy‐traffic bottleneck phenomenon under multiclass deterministic routing and discuss how it can be addressed by decomposition approximation. Examples show that Bitran and Tirupati's method and Whitt's enhancements for deterministic routing may not properly account for this phenomenon. We propose refinements to these methods based on Whitt's variability functions. Results of numerical experiments on simple networks and semiconductor manufacturing process show significant improvement in the approximation of expected waiting time at bottleneck stations. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

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.