轴承—转子系统故障的诊断方法

从转子动力学的角度将轴承—转子系统的常见故障分为强迫振动故障和自激振动故障,以轴承—转子系统中最有代表性的9个异常振动分量的频率特征为故障特征量,建立了系统故障的BP网络诊断模型.对于强迫振动故障可以采用BP网络诊断方法进一步确定故障源,对于自激振动故障采用在线动力学分析的方法找出引起系统失稳的原因,通过改变某些参数去消除自激振动.     

基于小波分形理论的快速图象编码算法

小波和分形理论应用于图象压缩领域是当今研究的前沿。提出了一种快速图象编码算法,它将加权小波变换与基于二叉树和双向链表搜索的分形编码相结合,在高压缩比、高信噪比前提下,使编码时间大大缩短。在ＰｅｎｔｉｕｍＰｒｏ２００个人机上对一２５６×２５６,８ｂｐｐ图象进行实验,编码时间仅需８秒,而图象失真很小。     

基于神经网络的库存枪弹储存寿命预测研究

对某型单基发射药库存枪弹的理化性能、内弹道性能变化规律和储存寿命进行了初步研究。分析了库存枪弹储存寿命的影响因素 ,建立了库存枪弹储存寿命和影响因素变化规律的神经网络模型 ,并用此模型预测了库存枪弹的储存寿命。     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力     

一种评价导弹研制方案的新方法

对新型导弹武器系统的各种研制方案作出迅速、合理的评价是武器系统方案论证中非常重要的一项工作。过去常用的评价方法存在评价速度慢、评价结果客观性不强等缺点 ,利用神经网络的模式识别功能 ,建立了用于评价研制方案的神经网络模型 ,该模型充分利用过去已定型的导弹研制信息 ,减少了评价过程中的主观性。通过实例计算 ,证明该方法是可行的     

用人工神经网络BP算法评价城市火灾风险

深入讨论了人工神经网络的BP算法在城市火灾风险评价中应用的可行性和一些具体做法.     

基于神经网络的舰船建造费用预测分析

采用了一种基于神经网络的舰船建造费预测方法 .计算结果表明 ,这种方法与传统的参数法相比较 ,有更好的估算精度 ,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径     

一种基于小波变换的X线图像边缘检测算法

在小波变换的基础上探讨出一种用于X线图像边缘检测的新算法,能够对X线图像进行边缘检测和分割。通过预处理（去噪,增强）、小波变换实现了图像的二值化。采用新算法及传统方法对X线图像进行边缘提取,并对结果进行比较。实验证明该新算法快速、精确、抗噪能力强。     

基于机械故障诊断的算法及小波基选择研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的快速算法和小波基选择存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,研究表明半正交B样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法,利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数成倍减小的问题。研究结果为机械故障诊断中选择小波基进行信号处理提供了依据和途径。     

基于峰值点形态信息的SAR图像舰船尾迹检测算法

在分析合成孔径雷达(SAR)图像中舰船尾迹线性特性的基础上,针对SAR图像线性特征产生因素的多样性,及由此引起的Radon变换域中尾迹峰值点检测的不确定性,提出了一种基于峰值点形态信息的尾迹检测算法。算法门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;对这些相应的局部峰值点的一维截面进行连续小波变换峰值点匹配,根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策。仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹并判决其真假类别。