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为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。 相似文献
63.
基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力. 相似文献
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68.
气动力/直接力复合舵系统神经网络参考模型设计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种气动力/直接力复合控制导弹在舵机层面进行复合控制的神经网络设计方法,即空气舵与直接力喷流机构看作是复合舵系统模型.该方法在完成复合舵系统建模的基础上,利用神经网络参考模型方法对等效舵机系统进行设计.最后,通过仿真验证了该方法可利用直接力喷流机构快速性,有效地提高复合舵系统的性能. 相似文献
69.
段红 《兵团教育学院学报》2016,(5):39-45
科研能力是评价高校综合实力的重要指标,高校的科研能力水平将会在一定程度上影响到高校所在地方甚至国家的科研水平.因此,不断提升学校科研能力水平,成为高校自我提高和发展、增强综合实力的重要措施之一.如何对高校科研能力进行科学地评价,成为一个亟待解决的问题.本文将高等院校科研能力评价体系作为研究对象,通过相关文献的查阅,从众多研究中,选取影响高校科研能力的11个典型指标,构建了基于PNN的高校科研能力评价模型及算法.并通过仿真实验验证模型及评价方法的可行性和有效性,为高校科研能力有效评价提供参考依据. 相似文献
70.
针对传统优化方法不能对武器装备使用主体――部队的使用需求进行有效考虑,提出武器装备使用需求到性能指标映射的串联QFD神经网络方法.该方法综合利用了QFD方法采集信息准确快速、神经网络能够精确模拟多变量输入输出强非线性关系的优点,提高了映射精度与针对性,克服了传统需求分析侧重于推理而轻实践、侧重于"设计方"而轻"使用方"的弊端,集中体现了"用户"为主的思想.改进了传统BP网络训练算法,给出了武器装备使用需求映射适应度函数.最后,结合实例对方法及算法进行了可靠性验证. 相似文献