图论及神经网络在地空导弹部队阵地中的应用

防空部队特别是地空导弹部队抗击敌空袭作战必须依托相应的阵地进行,而地空导弹部队阵地部署与选择的正确与否是地空导弹部队能否有效进行抗击敌空袭作战的一个重要因素,地空导弹部队阵地部署与选择需要综合考虑地形条貂件、机动条件、作战时间条件等各种因素.提出阵地部署与选择的几个指标,用图论与神经网络方法针对一个具体的例子对所提出的指标进行求解计算,得出阵地部署与选择的方案.     

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。     

一种可进化人工神经网络的结构设计及其在舰船雷达目标识别中的应用

设计了一种基于GA的带有可进化性的ANN的体系结构,并将该结构应用于舰船雷达的目标识别中。实验结果表明,经GA的优化搜索,这种经过改善的有进化能力的ANN结构,在舰船雷达目标识别中取得了较好的效果.     

应用神经网络评估舰载武器系统作战效能

为评估水面舰艇舰载武器系统作战效能,最大程度地提高舰艇整体作战能力,采用神经网络评估舰载武器系统的作战效能,按照建立BP网络模型、设计模型结构及确定训练样本的步骤,实现神经网络评估模型创建的全过程。该模型把各个评估指标作为输入,通过历史数据的训练确定神经网络输入、输出的对应关系,从而得出系统的效能值。神经网络评估模型可动态地评估舰载武器系统的作战效能,其评估过程确定的各指标项相互关系能很好地指导舰载武器的战术使用。     

神经网络在自行火炮发动机燃油系统故障诊断中的应用

在讨论神经网络快速算法的基础上,研究了自行火炮发动机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法,并在发动机实际运行中进行试验,结果表明,神经网络的采用使诊断模型具有智能化特点,用于发动机故障诊断效果是明显的。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

城市居民小区地震火灾发生率的非线性预测

利用人工神经网络对地震火灾发生率进行非线性预测具有实用价值和理论意义。分析了人工神经网络预测的优势和不足，并提出算法改进意见，在综合分析人工神经网络预测的工作机理、构造方式以及影响城市居民小区地震火灾发生率的主要因素的基础上，构造人工神经网络模型进行火灾发生率的实例预测，并针对预测结果分析了各影响要素对地震火灾发生率发生影响的强弱程度，非线性预测的结果与预期结果相符。     

基于混合遗传算法优化的制导炸弹BP网络PID控制器

经典的PID控制方法虽然其物理意义明确、参数调整简便,但是面对现代的过程控制对象所具有的非线性、时变和多种不确定干扰等特性,使得基于精确线性数学模型的设计思路很难直接获得满意的动静态控制效果.在BP神经网络控制的基础上,采用混合遗传算法优化BP反向传播权系数值,推导了算法过程,设计了基于混合遗传算法优化的制导炸弹BP网络PID控制器.最后,以某制导炸弹纵向通道设计为例,仿真结果表明控制器能使得制导炸弹准确命中目标,并且具有较好的鲁棒性能.     

基于三阶模型的铅酸蓄电池建模与仿真

根据铅酸蓄电池模型研究中所特有的非线性、复杂性和对环境敏感性等特点,应用三阶模型对铅酸蓄电池进行建模,并根据仿真结果得出相应结论。提出应用人工智能和智能控制领域中的“黑箱”理论、神经元网络理论,以及自适应思想来解决铅酸蓄电池仿真建模等问题的新思路。