基于BP神经网络的磁流变阻尼器逆向模型研究

为了提高磁流变阻尼器的振动控制效果,在磁流变阻尼器力学特性试验的基础上,首先建立了基于BP神经网络的磁流变阻尼器的逆向模型,并通过试验试选的方法对模型中隐含层节点数目、期望误差等相关参数的确定进行了探讨;然后,针对BP网络在学习过程中表现出的学习速率慢、容易陷入局部极小等问题,进行了相应的算法改进。结果表明:利用改进算法建立的模型能够更准确、更快速地对控制电流进行预测,证明了改进算法的合理性,同时也进一步验证了利用BP神经网络方式建立磁流变阻尼器逆向模型方法的有效性。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

一类具M-P型非线性二元神经网络模型的周期解

针对一类具M-P型非线性信号传输函数的二元神经网络模型,提出其初值振动时系统周期解的存在性问题.利用结式技巧,结合分析方法,建立了用结式表示的保证具振动初值系统周期解存在的充分条件,并通过例子说明零阈值情形周期解的稳定性.     

关于半鞅向量随机积分的两个结果

首先利用半鞅Girsanov定理与闭图像定理证明了:若{Xn}是带滤基的完备概率空间(Ω,F,F,P)中的一列半鞅,其中滤基F=(Ft)t≥0满足通常条件,且{Xn}在关于P的Emery拓扑空间中收敛于X,则当概率测度Q相似文献   

模糊神经网络航空兵师指挥自动化作战效能分析

从航空兵师作战过程出发,依据指挥自动化系统的组成,分析了对抗条件下航空兵师指挥自动化系统的作战效能指标体系;并结合人的因素对航空兵师指挥自动化系统作战效能的影响,建立效能评判指标体系, 在此基础上建立基于神经网络的对抗条件下航空兵师指挥自动化系统作战效能的模糊综合评判模型,进行自适应训练和误差分析.实验证明该效能评判方法的可行性.     

VC实现故障诊断的智能化

针对大规模集成电路或非线性电路的故障诊断存在着定位困难和诊断速度低的问题,而且传统电路专家诊断系统有一定的缺陷.结合神经网络用于诊断的优点和VC程序的通用性强等特点,构造了一种神经网络的故障诊断系统,并且介绍了该系统的设计思想、实现过程及诊断实例.     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

气动力/直接力复合舵系统神经网络参考模型设计

提出了一种气动力/直接力复合控制导弹在舵机层面进行复合控制的神经网络设计方法,即空气舵与直接力喷流机构看作是复合舵系统模型.该方法在完成复合舵系统建模的基础上,利用神经网络参考模型方法对等效舵机系统进行设计.最后,通过仿真验证了该方法可利用直接力喷流机构快速性,有效地提高复合舵系统的性能.     

基于神经网络动态规划的导弹防御和截击机分配

这篇文章的目的是说明一种解决导弹防御问题的方法,它包括在一系列交战中防御资源的连续分配问题。该问题是一个动态规划/马尔科夫决策问题,由于它包含大量的状态和复杂的模型结构,通过精确的方法计算是非常困难的。本文利用动态神经网络规划(NDP)结构,通过用神经网络结构训练模拟数据,得到近似cost-to-go函数。最后给出了通过不同训练方法得到的结果,并通过比较选出了最优。     

基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。