人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。     

基于神经网络的导弹系统保障可靠性分析

导弹武器系统保障可靠性对其战斗力的形成具有重要的影响作用。本文在以人的可靠性影响因素分析的基础上 ,借助人工神经网络的理论与方法 ,通过分析导弹保障全过程 ,给出了导弹保障可靠性的神经网络结构 ,并以实例研究了人的可靠性影响因素与保障可靠性之间的关系。它可为评价保障人员可靠性、进行人员选拔和训练等提供管理信息和技术方案。     

用神经网络变易有效焦距的摄像机标定法

针对传统摄像机标定中由于像差等非线性因素的影响造成结果精度和稳定性不高且算法复杂的特点 ,提出了用 4层前向神经网络模型变易摄像机横纵向有效焦距的方法。给出了摄像机标定结果和用标定后的摄像机进行三维立体测量的结果 ,并与传统方法作了对比。结果表明 ,基于神经网络的摄像机标定方法可以获得比传统方法更高的精度和稳定性     

基于神经网络的导弹系统辨识

详细地讨论了神经网络在导弹动态特性中的应用 ,利用神经网络的万能拟合能力进行了神经网络的训练和仿真 ,为导弹离散控制系统的设计提供了有效的工程数据 ,给导弹系统的系统辨识提供了一条新的方法和思路     

建立雷达探测概率模型的方法

提出了一种建立雷达探测概率模型的方法。该方法采用空间分割算法建立网格 ,以雷达检飞资料作为基础数据 ,用雷达方程推算各个网络中心的探测概率     

计算机辅助加工工件变形分析方法研究

为迅速、准确、合理地确定切削加工的工艺参数 ,将有限元方法、人工神经网络和遗传算法运用于计算机辅助加工工件变形分析中。通过合理的系统设计 ,实现了对工件切削加工变形量的准确预报和对加工参数的正确优化。实际生产证明 ,采用本方法优化确定加工参数 ,达到了预期的迅速、准确、合理的目标 ,有效地降低生产成本 ,提高生产率     

有源干扰条件下防空导弹单发命中概率统计模型

分析了典型有源干扰对地空导弹防空各个过程的干扰方式和作用机理,建立了一种地空导弹射击有电子掩护的目标的单发命中概率统计模型．     

自适应变异遗传算法在通信网络时延和路由选择优化中的应用分析

在遗传算法中采用自适应的方法来控制变异操作,可以提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度,从而可以迅速地求解组合优化问题,并在进一步求解计算机通信网优化问题中得到成功应用.     

基于模糊推理的舰炮故障检测方法研究

基于模糊推理知识和模糊神经网络的理论,根据舰炮运转时发出的声音信号,提出了舰炮系统的故障检测诊断方案,详细介绍了信号提取的方法和故障分析的算法.     

智能控制在空战仿真中的应用

智能控制是以复杂系统(对象、任务、环境中至少有一个是复杂的)控制为目标的一个研究领域。智能控制以其特有的控制复杂对象的能力,产生伊始就引起了空战仿真界的高度重视。20世纪70年代中期,美国决策科学公司(DicisionScienceIncl就提出了自适应机动逻辑的方案(AML)。