装备采购风险的BP神经网络评价模型

装备采购具有高风险的特点,科学、准确的风险评价对装备采购至关重要.传统的评价方法主观因素太强,而BP神经网络模型为装备采购风险评价开辟了新途径.首先介绍了人工神经网络模型的原理和BP算法,然后结合实例给出了用于装备采购风险评价的BP神经网络模型,采用该模型获得结果令人满意.     

基于BP神经网络的柴油机动态输出扭矩预测建模

比照测试柴油机负荷特性方法对某型废气涡轮增压柴油机进行了全工况热平衡台架试验,并以柴油机各稳定工况点台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及相应输出扭矩的测试数据为训练、测试样本,通过BP神经网络的反复学习,得到了精度较高且泛化能力较强的柴油机动态输出扭矩预测模型。     

歼击机空战占位的模糊神经网络方法

在歼击机空战中 ,首先占据有利的攻击位置 ,是夺取空战胜利的重要保证 ,不论是近距离格斗 ,还是超视距空战均如此。在未来 2 1世纪信息战环境下的空战 ,为了减轻飞机员的负担 ,必须根据战场态势 ,利用智能化方法 ,为飞行员提供正确操纵飞机达到有利攻击位置的辅助决策指示。本文研究了先敌占位的模糊神经网络方法 ,仿真证明这种方法是有效的     

基于BP神经网络的防空导弹火力单元阵地评价模型

建立了防空导弹阵地评价的指标体系。对应用人工神经网络解决防空导弹阵地评价的方法问题进行了探讨 ,并且给出了神经网络的评价模型及算法。实例证明该方法是可行的。     

某型飞机大气数据系统设计

大气数据系统是重要的机载电子设备,其性能、精度直接关系到飞机的飞行安全.在介绍某型号飞机大气数据系统的软硬件体系结构的基础上,从三个方面深入研究了提高大气数据系统精度的途径:大气数据计算模型;基于BP神经网络的压力测量温度误差补偿方法;一种计算型静压源误差补偿方法.其大气数据系统系统性能稳定,结构紧凑,速度快,精度高,软硬件升级简单.试验证明其大气数据系统能很好满足某型号飞机的使用要求.     

倾斜转弯导弹非线性系统逆控制研究

利用BP神经网络对倾斜转弯导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决倾斜转弯导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习相结合的控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪.仿真结果表明,该方案可实现对倾斜转弯导弹系统的非线性控制,且具有较强的鲁棒性.     

反导拦截弹主动段神经网络中制导律研究

针对远程反导拦截的需求,提出了一种主动段神经网络中制导律.仿真研究表明,所提出的神经网络中制导律能近似跟踪优化弹道,对弹道倾角扰动、速度干扰和预测命中点变化具有较强的鲁棒性.     

基于BP神经网络的引进项目效益综合评价

一种新的基于BP神经网络方法用于综合评价引进项目的经济效益 .计算结果表明 ,与层次分析法相比较 ,这种方法可以作为研究此类问题的新途径 .     

机电液控制系统故障诊断的虚拟样机与概率神经网络混合方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题，提出了一种将虚拟样机与概率神经网络（PNN）相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机，并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验，获取故障仿真数据。经过特征提取与PNN模式识别训练，形成用于诊断的知识库，从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例，得到了较高的故障检测和隔离精度和较低的虚警及漏警率，验证了该方法的可行性，为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。