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.     

机载雷达伺服系统模糊自整定PID控制研究

针对机载雷达伺服系统提出了一种参数模糊自整定PID控制,利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,克服了传统PID控制的一些缺点.详细介绍了参数模糊自整定PID控制的基本原理及设计方法,并采用MATLAB/SIMULINK中的模糊控制工具箱对系统进行了辅助设计与仿真实验.仿真结果表明,该控制方法可以提高雷达伺服系统的动、静态特性,使整个系统获得较好的性能.     

一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法

针对移动机器人的路径跟踪复杂性问题,设计了一种易于实现的控制系统,其中的跟踪策略改进了传统的视线导航算法,使机器人光滑趋近到期望路径,控制器的设计采用基于模糊逻辑的变速度控制和角速度滑模控制,减小了角速度的抖振,并使控制具有一定的智能化特点.实验结果表明,设计的控制系统即可以保证路径跟踪的精度,同时避免了运动控制的不稳定性.     

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。     

装备物资铁路装载方案评价研究

构建了装备物资铁路装载方案的评价指标体系,其中,详细讨论了操作难度的定义方法;引入了一种改进的模糊综合评判方法,实现了对装备物资铁路装载方案的评价。     

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。     

ASP技术在信息传输与指挥系统中的应用

模糊查询在信息系统中应用范围非常广泛,针对B／S构架信息系统查询的局限性,以ASP作为低层支持,综合利用ADO技术与DHTM技术,增强查询的交互性和可靠性,给用户提供最大的自由度。重点以TCL移动通信公司营销指挥系统为例,探讨了ASP技术在系统数据库模糊查询中的应用。     

一种基于灰色模糊关系的多属性决策模型研究

实际中的决策问题常常具有不确定性和灰色性。本文根据灰色系统和模糊数学的一些理论,同时考虑一个问题中的模糊性与灰色性,将其综合起来表示为灰色模糊数的概念。在原有多属性决策方法的基础上提出了一种灰色模糊多属性决策模型,并给出了模型的求解方法。模型的求解是基于采用海明距离的测度工具来度量决策方案与模糊理想解和模糊负理想解之间的差异来决定其排列顺序的,是一种模糊折衷性决策方法。     

基于可能度的军品供应商选择方法研究

建立军品供应商的选择方法,是当前军事订货与采购制度改革亟需解决的一个重要问题。本文利用Fuzzy AHP制定了军品供应商的选择方法,并提出了一种新的基于中值点的可能度指标作为三角模糊数互补判断矩阵排序的依据。