BP神经网络的弹道导弹态势等级模型

针对弹道导弹的目标特性和作战特点,对主要态势指标进行了提取,构建了基于BP神经网络的态势等级模型,并按照区间对预警等级进行划分。为提高模型的准确性和适应性,通过样本数据对BP网络进行了训练,并进行了仿真得到了态势等级。仿真结果表明:利用BP神经网络对态势等级进行研究是可行的。     

基于GA-小波-BP神经网络的装备维修能力评估

针对传统装备维修保障能力评估主观性强、适应性弱的特点,提出了一种以装备维修记录为样本数据的基于误差反向传播(back propagation,BP)前馈神经网络的维修能力评估方法.为消除维修记录属性冗余,选用粗糙集主分量约简算法,对样本属性进行约简,为避免BP神经网络因局部极值导致局部收敛和收敛速度过慢的影响,利用遗传...     

基于神经网络的整流罩空调系统传感器故障诊断

针对卫星整流罩空调系统中传感器故障问题,分析了其典型故障模式及影响因素,构建了传感器故障诊断系统模型,提出了利用空调监控系统采集的历史数据建立径向基神经网络估计器的传感器故障诊断方法。将估计器应用于空调系统表冷器控制单元,对传感器的偏置故障和精度下降故障进行了模拟故障仿真应用实验,实验结果表明了该故障诊断方法的有效性和正确性。     

基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测

确定合理的军事物流设施规模对于成功实施军事后勤保障十分重要。提出了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测模型的建模方法,该方法旨在确定军事物流设施规模与其影响因素之间的非线性关系;采用算例说明了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测的具体做法,对军事物流设施规模的确定具有指导意义。     

多源文本数据真值发现方法

针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,提出基于深度神经网络面向多源文本数据的真值发现算法(NN_Truth)。根据文本答案多因素性、词语使用多样性以及文本数据稀疏性等特点,将“数据源-答案”向量作为网络输入,识别答案真值向量作为网络输出,依据真值发现的一般假设,无监督学习各数据源答案向量间关联关系,并最终获得答案真值。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。     

利用循环网络的降落伞开伞载荷补偿方法

为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。     

化学键合胶凝材料抗硫酸盐侵蚀性能

采用浸-烘循环的方法模拟干湿循环交替环境进行新型化学键合胶凝材料抗硫酸盐加速侵蚀试验.侵蚀溶液为质量浓度为5％的硫酸钠溶液,一组试验采用全浸-烘循环,另一组试验采用半浸-烘循环.在经受30×N(N=1,2,3,4,5)次循环后,测定试件的强度耐蚀系数和质量损失率,以此评价化学键合胶凝材料抗硫酸盐侵蚀性能.试验结果表明:半浸-烘循环的侵蚀比全浸-烘循环的侵蚀严重;在经受150次侵蚀循环后,试件外观无严重破损,质量不减反增,强度也不降低,说明化学键合胶凝材料具有优良的抗硫酸盐侵蚀性能.     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法研究*

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法：矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,指出了两种算法从实现角度是等效的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器硬件开销较少,信息比特吞吐率最高能达到13Gbps。     

基于改进反馈神经网络的坦克分队对抗模型

坦克分队对抗效能评估是一个典型的动力学系统问题,而反馈神经网络是一种反馈动力学系统。通过分析影响对抗效能的主要因素入手,建立坦克分队火力对抗效能的评估指标体系,构建改进反馈神经网络对抗模型。通过编制应用程序,对该模型进行实例验证,其结果表明,该模型能够较好地解决坦克对抗的问题,为坦克对抗模型的研究提供了新思路。