基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。     

基于BP神经网络的舰炮武器系统综合保障性能评价

通过对舰炮武器系统的分析,建立舰炮武器系统综合保障性能评价的指标体系。把神经网络的相关知识应用到舰炮武器系统综合保障性能评价中,得到了相应的BP神经网络评价模型。通过一些舰炮武器系统的实例计算,验证了模型的正确性,为舰炮武器系统的研制和改进提供了一定的参考依据。     

广义签密和DWT技术在数字图像水印中的综合应用

综合应用广义签密和 DWT 的水印算法,可以对嵌入水印进行快速签密,又可以在需要时对其进行单独的加密或签名,提高数字水印的安全性和灵活性。同时,该算法考虑到人眼的 HVS 特性,保证了鲁棒性和自适应能力。     

基于模糊推理的武器系统效能评估新方法

本文首先论述了武器系统效能的基本概念,提出了武器系统的广义效能定义;其次对评估信息的特征等问题进行了分析;接着,提出了效能指标的指代集,在此基础上建立了效能指标值获取的不确定性推理模型,然后讨论了基于模糊值的效能指标获取方法和模糊推理方法;最后,提出了基于模糊推理的武器系统效能评估新方法,它是计算武器系统广义效能的一种"软计算"方法。     

基于神经网络的离散变结构控制系统

系统研究了基于神经网络的离散变结构控制系统设计方法,提出了几种具体设计方案.神经网络的引入可以使滑模(变结构)控制具备学习与自适应能力,使控制信号得以柔化,从而能够减轻或避免困扰常规滑模控制器的抖振现象,改善控制效果.     

电液伺服系统的模糊神经网络自适应控制

针对电液伺服控制系统中存在的非线性影响,常规PID控制难以取得良好的控制效果,采用模糊神经网络自适应控制,通过BP算法改变模糊隶属函数的形状及模糊规则的中心值,实验结果表明该方法能有效地跟踪电液位置伺服系统。     

神经网络在自行火炮发动机燃油系统故障诊断中的应用

在讨论神经网络快速算法的基础上,研究了自行火炮发动机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法,并在发动机实际运行中进行试验,结果表明,神经网络的采用使诊断模型具有智能化特点,用于发动机故障诊断效果是明显的。     

使用多分辨力神经网络的凹自动目标识别

本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。     

有限精度的 BP 神经网络高速算法

精度要求是神经网络硬件实现的一个关键问题。本文提出了一种有限精度的BP高速算法，通过实例验证，该算法适于低精度，且收敛速度快。     

广义抽象协调类和广义合一原理

协调性是数理逻辑中最基本的语法概念之一。Ｓｍｕｌｙａｎ提出了抽象协调类概念，并证明了相应的Ｓｍｕｌｙａｎ合一原理。通过考察协调合式公式集类所具有的种种性质，本文将抽象协调类概念推广至最一般的形式——广义抽象协调类，并证明了相应的广义合一原理。这一结果可以用于证明一阶逻辑形式系统和我们所提出的广义反驳方法的完备性。