神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

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。     

脉冲爆震发动机技术发展研究

阐述了脉冲爆震发动机(PDE)的工作循环过程、工作特点、主要形式及其应用前景.结合目前脉冲爆震发动机技术的发展现状,分析梳理了PDE的研究进展、发展形式、主要研究方法以及当前阻碍其实际应用的关键技术障碍与对策.同时指出,脉冲爆震发动机具有热效率高、结构简单、高经济性、宽应用范围等优点,被认为是21世纪最有发展潜力的技术,但是在实际应用之前,缩短DDT距离并产生连续可靠的爆震过程,以及研制经济的耐高温高强度材料仍是两大难题.     

战术决策中基于Petri网的知识表示与权值训练

通过对驾驶员辅助决策人工智能系统(PAAIS)中战术决策知识进行模糊Petri网的表示和推理,提出了一种模糊神经Petri网络(FNPN)来训练其权值的方法,并进行了实验仿真.结果表明,神经网络和Petri网结合使得模糊产生式规则更加有效,也对知识库的建立、更新和维护有着重要的意义.     

BP神经网络的潜艇系统可靠性分析

基于BP神经网络理论,提出分析某型潜艇的人-艇-环境系统可靠性的方法.综合考虑潜艇本身、环境条件和人为操作等因素,给出潜艇人-艇-环境系统可靠性分析的指标-可用度的公式;并利用BP神经网络理论以及已有的某型潜艇本身的可靠性数据进行建模.实验数据表明,该方法建模简单,对潜艇系统的可靠性分析及可靠性预测具有一定的现实意义.     

复杂情况下的防空导弹智能制导鲁棒优化设计

在复杂电磁环境下,建立了防空导弹武器系统智能制导鲁棒性问题模型,运用Elman神经网络、T-S模糊推理、线性矩阵不等式(LMI)求解和最优控制等方法和理论,对复杂情况下的防空导弹非线性制导过程进行了数学描述,目的是以系统鲁棒性为牵引对防空导弹智能制导进行优化设计,并就关键技术给出了MATLAB仿真方法.     

BP神经网络在坦克分队火力配系中的应用

坦克分队火力配系是坦克分队防御战斗中指挥员实施战场指挥的重要内容,选取火力配系方案的优劣直接影响着防御作战的胜负.首先介绍了BP神经网络的原理及使用方法,在系统分析制约坦克分队火力配系影响因素基础上,构建了火力配系方案评估的指标体系,接着详细设计了用于评估火力配系方案的BP神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析.结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对坦克分队火力配系方案优劣分析和评价.     

光纤陀螺标度因数的精确标定与补偿

根据光纤陀螺信号静态漂移的数学模型,提出了一种迭代标定方法,可以精确地补偿光纤陀螺的标度因数和安装偏角误差.考虑光纤陀螺标度因数与温度的非线性关系,采用了BP神经网络进行温度补偿,取得了理想的效果.     

基于神经网络的组合导航系统故障检测方法

将状态X2 检验(SCST)和Fuzzy ARTMAP神经网络方法相结合作为INS/GPS组合导航系统的故障检测新方法,该方法通过实时监测组合导航系统的状态分量,提取出故障的特征值,再对故障的特征值模糊化后作为Fuzzy ARTMAP神经网络的输入来实时确定故障的类别.Fuzzy ARTMAP神经网络采用离线有导师训练方法,利用已知的故障类型对神经网络进行离线训练,在应用中可以快速识别这些常见故障.针对在应用中发现新的不常见的故障类型,神经网络通过先识别,再学习,再训练的步骤完善其本身性能.通过对仿真试验结果的分析验证了该方法的可行性.     

BP神经网络的身管寿命预测方法

作为影响火炮寿命的炮膛烧蚀和磨损,其作用过程是一个相当复杂的综合过程.到目前为止,还不能建立起一个较好的数学模型来计算火炮内膛烧蚀磨损量.针对这种情况,在实测数据的基础上,提出了采用BP(Back Propagation)神经网络的方法,利用其优越的非线性逼近能力和泛化能力来计算炮膛烧蚀磨损量,并根据最大烧蚀磨损量进行身管寿命预测.