基于智能诊断方法的摩托车发动机故障检测系统研究

针对摩托车发动机故障检测问题,结合其结构特点,采用传统专家系统与神经网络融合方式与策略,提出了一种故障检测混合专家系统方法。对以此方法为核心的智能故障诊断系统结构、组成及工作过程等问题进行了研究与讨论,并给出了系统的应用实例。     

基于神经网络的机动多目标数据关联算法

虽然JPDA被公认为是杂波多目标环境下跟踪效果最理想的数据关联算法之一,但在密集回波情况下其计算量易出现组合爆炸现象,难于实时处理。通过对Hopfield网络解决TSP问题的研究,探讨用神经网络解决联合概率数据关联(JPDA)中数据运算的组合爆炸问题的办法     

改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究

利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的.     

2010年的防御

本文调查了贵州省有药用价值的苔藓植物共４７种，生态分析结果表明：在４个生态种群中，土生种群所占比例最大，达６５．９３％，石生种群为４６．８％；树生种群为４２．５５％，水生种群最少，为１７．０３％。     

电机故障诊断中的信息融合利用问题研究

对电机故障诊断中的可用信息进行了分类,并针对单一诊断技术对信息利用不足的问题提出利用信息融合的理论,指出了基于信息融合的电机故障诊断技术应解决的问题;给出了基于信息融合的电机故障诊断的基本框架;最后概述了诊断中信息融合利用的方法。结果表明,充分利用电机运行中的各种信息,采用基于信息融合技术的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确性和可靠性。     

神经网络自适应给水控制器设计研究

针对船用核动力装置运行的特点,研究了直流蒸汽发生器的水位控制问题.利用现代控制理论,设计神经网络自适应给水控制器的结构和算法.仿真试验分析验证了神经网络自适应控制器的控制性能和可行性.     

基于L-M算法改进BP网络的信息对抗能力评估

在未来密集和复杂的电磁环境中,快速、客观地评估敌我双方的信息对抗能力具有重要的意义。目前通常采用的人工打分方法具有一定的主观性,且周期较长,难于满足战场瞬息万变的需求。提出了一种基于L evenberg-M arquardt算法改进的BP神经网络信息对抗能力评估方法,以某组信息对抗数据为训练数据,对改进BP神经网络进行训练,并进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:改进BP神经网络能客观有效地评估信息对抗能力,较大程度地提高了神经网络的收敛速度、缩短了评估时间。     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

基于主成分分析和神经网络的目标识别

采用主成分分析法将多项识别属性进行综合聚集,减少关联属性对识别的干扰,达到属性约简的目的。利用神经网络进行目标识别,通过优化训练策略,可以提高网络的收敛速度和泛化能力。主成分分析法与神经网络结合既能高效识别已知样本,又能对未知样本具有很强的自学与适应能力,从而有效地对海战场目标进行识别。通过对比仿真,证明了算法的有效性。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。