基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

基于灰色模型的电磁轨道发射装置温度研究

在电磁发射过程中导轨温度受众多因素影响,而其中部分因素很难进行精确分析,为此运用灰色系统的分析方法对电磁轨道发射装置温度进行研究。为获取模型所需实验数据,搭建电磁轨道发射装置测试系统,并借此测量发射过程中的电流、导轨温度、出口速度等数据。由于测量仪器限制,借助ANSYS有限元仿真对测得的导轨温度数据进行修正,以获得导轨内表面温度。基于经典GM(1,N)模型与Simpson公式,提出一种改进型灰色模型,并以此方法对导轨温度展开研究,进一步选取同能级试验,对不同位置处各因素温升贡献度进行讨论。结论为进一步深入研究导轨温度提供参考和依据。     

基于SRWNN-FTSM的舰载火箭炮火控系统研究

针对舰载火箭炮大功率交流伺服系统存在的非线性特性以及不确定扰动,提出了一种自回归小波神经网络快速终端滑模控制器(SRWNN-FTSM)。基于快速终端滑模强鲁棒性特点,用自回归小波神经网络对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度,鲁棒性。利用SRWNN-FTSM控制器,有效克服了负载扰动、参数变化等不确定因素的影响。根据Lyapunov理论证明了闭环系统稳定性。仿真实验表明:所提方案可以有效提高系统的响应速度以及发射的命中精度。     

基于灰色聚类的信息作战指挥协同效能评估

在立足于作战指挥理论的基础上,分析了信息作战指挥协同要素,研究了信息作战指挥协同要素与指挥协同能力之间的映射关系,设计了信息作战指挥协同效能指标体系,利用基于中心点的三角白化权函数对各级指标进行灰色聚类评估。评估结果表明,针对查找信息作战指挥协同活动中存在的短板所提出的改进建议,具有一定的参考价值。     

证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法

重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法。Demp-ster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步。利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性。     

基于灰色关联的目标识别模型

在分析研究空中目标特征指标的基础上,提出并建立了基于灰色关联的目标识别模型。通过实例说明,利用该方法进行目标识别简单、有效。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.     

舰船液力偶合器数学建模新方法

介绍了某研究项目中所使用的液力偶合器数学建模新方法———人工神经网络方法.从舰船动力装置动态建模与仿真的实际需求,分析了液力偶合器数学建模的困难之处:寻找一种通用的数学形式,以实现:①额定工况滑差及其附近实验数据的内插与外延;②过渡工况(如液力偶合器结合时其滑差从100%变到额定工况滑差附近的过程中)液力偶合器数学模型的设计.叙述了液力偶合器的人工神经网络数学建模的要点,分析了液力偶合器人工神经网络数学模型在舰船动力装置计算机仿真中的结果.最后,总结了液力偶合器人工神经网络数学模型今后需进一步完善的若干方面.