基于模糊BP神经网络的高原寒区弹药换算系数研究

针对高原寒区特殊复杂的作战背景,提出了一种基于模糊BP神经网络的弹药换算系数优化模型。该模型借助模糊隶属度将难以量化的弹药消耗影响因素定量化,以提高弹药换算系数的准确度。构建了弹药换算系数测算模型;分析了影响高原寒区弹药消耗的主要因素并进行了模糊量化,在此基础上建立模糊BP神经网络模型;通过仿真验证了优化后弹药换算系数的精确性。     

基于小波包和神经网络的行星齿轮箱故障模式识别技术

行星齿轮箱振动信号在各频段的能量分布与其故障类型有关。利用Daubecics小波包将不同故障的振动信号分解到各个频带。BP神经网络的输入是各频带的能量——行星齿轮故障的特征向量,用神经网络识别故障类型。通过实验验证了该方法可以快速、准确地进行故障模式识别,达到良好的预期效果。利用此方法可以有效解决武装直升机武器系统复杂故障现象问题。     

基于卷积神经网络的无人机侦察图像去雨算法

提出了一种改进的无人机侦察图像去雨算法,该算法采用双边滤波和引导滤波相结合的方法提取有雨侦察图像的高频子图。根据无人机侦察图像中一般存在天空、地面等纹理相对平滑区域的特点,提取侦察图像中的纯雨区域。最后,将提取的纯雨区域作为训练样本,输入卷积神经网络中进行训练,提取图像特征信息,得到卷积神经网络的最优参数,完成神经网络训练,得到去雨侦察图像。通过仿真实验表明,该算法能够有效去除雨线对无人机侦察图像的干扰,提升侦察图像质量,具有一定的军事应用价值。     

基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型

对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。     

基于神经网络的复杂导弹系统可靠性预测

介绍了如何利用神经网络对复杂导弹系统可靠性进行预测。对利用导弹地面测试数据和可靠性数据预测未来导弹可靠性问题进行了描述。给出了建模思路和方法框架。探讨了基于因子分析的可靠性数据特征选择方法、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门循环网络(GRU)以及输出数据融合方法。在实例中利用该方法对其飞行可靠性进行了预测,验证了方法的可行性与有效性。该方法可以充分利用复杂系统地面测试数据、可靠性数据中隐含的信息以及多种神经网络的优点,具有一定的通用性与实用性。     

基于改进CNN的红外目标识别方法研究

自动目标识别是红外成像精确制导武器系统的关键技术,针对传统红外目标识别算法在复杂环境作战中存在目标特征建模复杂、识别率低等问题,提出一种基于改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法。结合红外目标特性,调整ZFNet的卷积层和池化层数量,加入空间变换网络以提高对数据变换的鲁棒性;对Dropout层的丢弃率变化进行可视化分析并确定选取原则,以提高红外目标的识别率。通过试验结果与传统方法相比,该方法具有较高的识别率,能够为红外成像导引头目标识别算法设计提供参考。     

基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制

扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络,它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建,通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。