改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

针对BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢,提出用粒子群对神经网络的参数进行优化,同时设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整以提高算法性能.并应用该算法对导弹飞控系统的逆误差进行补偿,仿真结果表明,该方法对逆误差进行了有效的补偿,避免了局部寻优并提高了学习效率.     

运动海水磁场分析与检测方法

研究了运动海水产生磁场的机理,建立了两种关注的海水运动形式即海浪、海流引起感应磁场的数值仿真模型.通过仿真实验得到了运动海水磁场信号特征,并根据信号特征提出了基于谐波小波的检测方法.结果表明:该方法充分使用了谐波小波对信号频率无限细分的能力,有效地分析了海洋磁场频率特征,为补偿运动海水磁场信号提供了依据,同时为实现远程磁性目标探测提供了条件.     

一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器

提出了一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器。该分类器结构简单,学习速度快,仅用少量样本进行训练便可获得良好的推广性能．便于实时学习和应用。通过对模式属于各类别的隶属度的分析,可以知道判决的可靠性,具有较好的应用价值。     

人工神经网络在管理信息系统中的应用

在传统管理信息系统的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,完成复杂的非线性预测以提高MIS智能化、自动化水平。该模块选用反向传输(BP:BackPropagation)神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,从而求得问题的解答。利用该专家系统对出版社图书市场销量进行预测。结果表明:该方法性能好,可作为预测图书售量的一种有效手段。     

基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。     

基于粗糙集理论的武器系统效能评定

简述了各种武器效能评定方法。建立武器参数效能模型,首先要挑选特征参数,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用神经网络理论建立了参数效能模型,武器系统的效能与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现。通过实例对神经网络法与指数法所得的结果进行了比较,结果表明神经网络法比指数法精确。     

基于小波变换的声阵列定位技术

为了确定空中目标的位置,在传统的四元十字阵定位方法的基础上进行了改进,并用小波变换的方法把信号分成不同的频段,然后对分解信号进行重构,利用互相关技术计算时延,进而进行声定位.仿真结果表明该方法能有效提高定位精度.     

未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.     

基于神经网络的弹药消耗预测

针对弹药消耗预测问题,运用一种改进的BP神经网络预测方法。预测时对样本数据进行了预处理,并在时序训练样本中引入了遗忘因子,以提高当前预测的精度,以及在权值调整过程中,引入"惯性项",以改善学习收敛过程。     

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。