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.     

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.     

模糊控制在循环流化床锅炉床温控制系统中的应用研究

由于循环流化床锅炉床温控制系统具有大滞后、多变量、强耦合等非线性特性,其控制系统比较复杂。为了解决复杂控制系统难以控制的问题,采用模糊控制理论进行锅炉床温控制系统的设计,并应用MATLAB软件对模糊控制系统进行仿真。仿真实验结果表明,与传统的PID相比,采用模糊控制策略,系统的响应速度快,控制精度高。     

随机动态规划的混合算法研究

针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求.     

应用程序框架在嵌入式系统中的应用

针对GUI开发工具FLTK(Fast Light Tool Kit在开发嵌入式系统应用程序中的不足之处,借鉴微软的MFC,建立了以FLTK为基础的嵌入式系统应用程序框架,实现窗口管理和非标准I/O操作事件的处理.引入消息映射机制和传递机制,实现在类成员函数中分布处理应用程序消息.该框架能提高应用程序开发效率,使程序更灵活和易于扩展.     

某型舰炮火控设备ANN-ES故障诊断系统智能水平检验

针对神经网络故障诊断专家系统在某型舰炮火控设备故障诊断中的应用,以系统自学习能力为主要指标,通过对系统的适应性和可拓展性检验方法的理论探讨和实例分析,衡量了基于神经网络的故障诊断专家系统的智能化水平,论证了系统的主要优越性,为系统实际应用奠定了基础.     

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.     

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.     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

基于ANN技术的射击效率评定

将BP、RB、GRNN等人工神经网络引入火炮射击效率评定,其运算先确定相关参数、再根据毁伤概率产生输出数据、最后对数据进行检验,对训练好的网络进行仿真,并将计算与网络仿真的结果进行对比.结果表明,训练好的神经网络可较精确逼近解析解的结果,在计算量大的情况下该方法较解析计算更具优势.