具有摄动平衡点多时滞细胞神经网络的稳定性分析

通过构造适当的Lyapunov泛函和使用LMI技术,分别研究了多时滞细胞神经网络及对应的参数摄动系统的稳定性,得到了不要求互联矩阵对称及激活函数可微和单调下,易于计算及仿真的用线性矩阵不等式形式表示的确保系统稳定的若干充分条件.对激活函数及平衡点作出相应范数有界假设,得出了系统稳定平衡点间的距离估计.仿真实例充分验证了结果的有效性.     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

基于RBF神经网络的某型装甲车辆散热器优化设计

为了对某型装甲车辆散热器散热能力进行优化设计,利用CFX建立了散热器仿真模型,通过与数学模型进行对比验证了模型的准确性;确定了散热器的设计变量和目标函数,利用最优拉丁超立方设计法抽取了样本点,建立了基于径向基神经网络的替代模型,对替代模型的影响因素进行了分析,利用蒙特卡洛方法对所建立的模型进行了统计学分析;利用萤火虫算...     

基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述

针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结.归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了其在SAR图像目标检测中的应用,分析了其应用难点与关键技术.最后结合深度学习方法在目标检测领域中的发展,对SAR图像目标检测算法的发展进行了展望.