利用循环网络的降落伞开伞载荷补偿方法

为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。     

基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法

针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。     

基于改进反馈神经网络的坦克分队对抗模型

坦克分队对抗效能评估是一个典型的动力学系统问题,而反馈神经网络是一种反馈动力学系统。通过分析影响对抗效能的主要因素入手,建立坦克分队火力对抗效能的评估指标体系,构建改进反馈神经网络对抗模型。通过编制应用程序,对该模型进行实例验证,其结果表明,该模型能够较好地解决坦克对抗的问题,为坦克对抗模型的研究提供了新思路。     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于重构相空间AD-SVM的短期电力负荷预测

利用重庆市九龙坡区电网2009年7月1日000-10月8日4：00 99 d共2 380个历史电力负荷数据,分析其特点和规律.将构建混沌理论的平均位移（AD）法和支持向量机（SVM）相结合,提出了一种新的短期电力负荷预测模型.通过仿真计算,将结果与神经网络法预测结果进行对比,可得新方法能较好反应数据变化趋势,并且具备较好的拟合能力,能够提高负荷预测精度.在实际短期电力负荷预测中,可优先选用平均位移法与支持向量机相结合的新方法.     

具有分布时滞的随机反应扩散细胞神经网络的几乎必然指数稳定性

研究一类具有分布时滞和反应扩散的随机细胞神经网络的稳定性。通过构造Lyapunov泛函,并利用It公式、半鞅收敛定理以及不等式技巧,得到了系统几乎必然指数稳定的充分条件。     

非线性短时延网络控制系统的容错控制器设计

针对一类存在短时延的非线性网络控制系统,提出了一种基于观测器的传感器失效完整性控制方法。首先利用模糊T-S模型对系统进行模糊建模,在此基础上,提出模糊控制器与模糊观测器的协同设计方法,然后应用李亚普诺夫函数法和线性矩阵不等式（LMI）法,给出了闭环模糊系统在传感器故障时具有完整性的充分条件。数值仿真算例表明,该方法是可行和有效的。     

基于PCA-BPNN的航空发动机使用经济性模型

从航空发动机的使用经济性角度出发,对其主要使用经济性指标耗油率,提出了基于主成分分析与BP神经网络的航空发动机使用经济性建模方法.利用主成分分析从耗油率相关因素中提取主特征分量,消除样本问的相关性,降低BP网络的规模.接着,利用BP网络高度非线性映射能力构建模型.最后通过实例,验证了该模型的有效性,从而为涡扇发动机的方...     

基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法

非机动或弱机动目标的跟踪精度和稳定性问题一直困绕着人们,根据机动目标"当前"统计模型和均值与方差自适应滤波算法,建设性提出了基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法,并以仿真实验给予了验证.     

基于目的地预测的多相似加权目标编群方法

针对目标编群中单一算法存在的适用范围小、误分率高的问题,提出一种新的态势估计中目标编群的处理方法。首先应用Hop fie ld神经网络对态势中目标的目的地做出判断,然后采用多相似性加权策略计算出目标间的相关系数,再根据最大相关系数层次聚类算法实现编群。仿真结果表明方法能在一定程度上减小错误编群的概率,同时适用范围也得到了扩展。