导弹贮存寿命预估的组合模型

在分析比较了几种寿命预估方法优缺点的基础上,针对单一预估方法在解决实际问题中所暴露的局限性,优选了GM-BPNN组合预估模型。该组合模型既利用了灰色预估理论具有所需要的样本数据少、原理简单、运算方便、短期预估精度高、可检验等优点,也发挥了神经网络并行计算、容错能力强、自适应能力强等优点。最后利用该组合模型对弹上某设备寿命进行了预估,取得了较好的预测效果。     

基于BP神经网络的集群装备战斗力指数评估

集群装备战斗力是影响装备指挥员乃至作战指挥员科学决策的主要因素之一.针对战时装备维修保障决策需求和特点,通过深入分析集群装备作战实际,研究了集群装备战斗力指数影响因素集并对各因素进行了说明,基于BP神经网络建立了集群装备战斗力指数评估模型,利用专家确定的40组训练样本对该BP神经网络进行训练.研究结果表明,基于BP神经...     

采用弹道修正技术的红外干扰弹性能优化

针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计...     

基于优化神经网络的雷达波束分配方法研究

在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率.为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型.该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经网络的输入和输出,建立了目标威胁度评估模型;算法根据威胁度的大小进行波束调度,并采用执行威胁率衡量波束调度的效果.仿真结果表明,该模型具有更高的预测精度,能够准确地实现目标威胁评估,在此基础上具有较好的波束调度效果.     

基于TS模糊神经网络的液压伺服系统研究

在飞机地面模拟试验台台架控制的液压伺服系统中,由于其系统存在强非线性,传统PID控制难以使液压马达转角达到精准良好的控制效果.针对这个问题,同时为提高控制系统性能,将基于TS模糊神经网络PID控制的智能控制算法应用于液压马达伺服控制系统中.在建立飞机台架液压伺服模型的基础上,利用基于TS模糊模型的神经网络对PID参数进行自适应整定,并基于MATLAB/Simulink平台进行相应的仿真实验.仿真结果表明,TS模糊神经网络PID控制器相比于传统PID控制器和普通模糊PID有着更好的响应特性,呈现出更佳的控制效果,使飞机台架控制系统的综合性能得到了提高.     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

BP神经网络的飞机机体研制费用估算

提出一种应用人工神经网络预测飞机机体研制费用的方法.该方法利用偏最小二乘法对飞机性能参数进行了主成分提取,用这些主成分作为BP网络的输入变量,建立了一种基于BP神经网络的飞机研制费用的估算模型,应用该模型对典型的飞机机体研制费用进行了预测.预测结果表明,该方法是有效的、可行的.     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。