军用航空机务维修人员安全知识结构评价研究

随着军用航空装备复杂性、安全性的提升,对广大机务维修人员安全知识结构提出了更高的要求。以某机务部队现状为依据,研究航空机务维修人员安全知识结构评价问题。利用工作分析法对航空机务维修人员的工作进行了深入分析,建立了航空机务维修人员安全知识结构指标体系,通过构建基于熵权的改进BP神经网络模型对建立的知识体系结构进行评价。以某单位实际调研数据为基础,利用MATLAB仿真实现了模型的训练和测试,对机务维修人员的安全知识结构进行量化分析,为机务人员的安全知识能力培养提供决策依据和参考。     

异步电机定子电阻的观测

介绍了一种基于神经网络技术的感应电机定子电阻观测方法;讨论了定子电阻样本规划,并设计训练形成了定子电阻神经网络观测器.试验表明,该技术方法能有效地实施定子绕组电阻在线观测.     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络，它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建，通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数，需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣，虽然精度很高但需要大量的计算资源，无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测，以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明，该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量，为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

电磁发射系统改进FAHP-神经网络健康评估方法

准确定量评估电磁发射系统发射前的健康状态意义重大。针对模糊层次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)在评估电磁发射系统串行结构同级元素健康值时存在较大偏差,且无法适用系统非线性变权重需求的缺陷,提出改进FAHP-神经网络方法。通过在计算同级元素健康指数时构造能够满足串行结构健康评估的非线性函数进行计算,并在数学上证明该方法的有效性；通过引入神经网络系统,在已有的系统先验信息和测量数据的基础上训练模型解决系统健康评估非线性变权重需求。基于电磁发射系统脉冲成形网络系统建立健康评估模型,开展评估试验。结果表明,提出的方法健康评估精度较高,在各种系统健康状态下,评估结果均符合系统实际的健康状况；对比传统的FAHP,提出的改进方法评估精度大幅提升,且在评估试验中没有出现故障误报和漏报的情况,从而验证了提出方法的可行性和工程实用价值。     

光伏发电系统蓄电池SOC预测技术研究

准确且可靠地获得蓄电池的SOC值是电池管理系统首要任务。由于SOC受许多因素如环境温度、充放电次数、电池老化等因数的影响，采用传统的SOC预测技术很难得到理想的效果。本文描述了一种采用神经网络和模糊逻辑推理的SOC预测方法。在该方法中，通过建立神经网络模型把蓄电池不同放电电流下的端电压修正为相同SOC下放电电流为I20时的端电压U20，然后采用模糊逻辑推理，对U20和环境温度T进行模糊推得得出蓄电池SOC值。经仿真证明了该方法能够准确且可靠地获得蓄电池的SOC预测值。     

面向人机交互的运动想象脑电信号感知算法研究

脑电信号的特征提取与分类识别是脑机交互领域的核心问题。针对运动想象脑电信号的多分类问题,以更好利用包含有用信息的脑电信号频带为目的,提出了基于小波包变换(WPD)和一对多共空间模式(CSP)的特征提取算法。首先使用WPD算法将原始脑电信号分解成一系列子频带,筛选与运动想象活动相关的子频带。然后使用一对多CSP算法进行特征提取。最后对各子频带的特征进行组合并使用BP神经网络进行分类。算法的有效性通过BCI竞赛的基准数据集进行了测试,相交于竞赛结果有了明显提升。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

神经网络在多目标跟踪中的应用

在典型的多目标跟踪中,随机干扰的出现给量测源带来了不确定性。因此需要用数据互连技术使每个量测与相应目标互连或当出现杂波或虚警时放弃该量测。本文介绍使用Hopfield网络的基于神经网络的多目标跟踪算法。通过把数据互连问题的约束和著名的“旅行推销员问题”(TSP)的约束相比校,导出Hopfield网络的能量函数。通过模拟退火过程使能量函数最小化,由此计算数据互连概率,并应用于每个目标的卡尔曼滤波器跟踪器。将所提出算法的性能与传统技术相比较。仿真结果表明:所提出的神经网络跟踪器与联合概率数据互连滤波器相比较有令人满意的性能。