基于误差放大的BP算法改进

收敛速度慢和容易陷入局部极小是BP算法典型的缺点,也是后来许多改进算法不能克服的问题.介绍了基于误差放大的BP算法原理,分析其对标准BP算法的改进之处,将该算法从单层推广到多层.分析这种算法的数学依据,针对这种算法存在的问题和不足之处--收敛速度慢和不可调节的变化区,提出了一种改进措施:在放大系数中加入元素,从而使其避免了盲目调节.用matlab对实例进行仿真,相对其他的改进方法仿真结果表明该方法具有更好的收敛性和更高的精度.     

基于RTX的实时测控系统软件设计

从无人机半物理仿真试验的整体结构出发,针对实时测控系统的需求,采用了一种较为新颖的Windows+RTX实时性方案,完成了无人机半物理仿真试验中实时测控系统的研制.既满足了试验的实时性要求,又具有很好的用户交互特性,对测控技术的发展及其在国防科技等相关领域中的应用均有重要的参考价值.     

虚拟战场电磁环境构建方法研究

简要分析了战场电磁环境,针对科学构建战场电磁环境系统这一难题,提出了适合战场大区域、多种辐射源,并考虑地形、气象等影响因素的战场电磁环境数字仿真构建方法.该方法借助抛物方程、地理信息系统、神经网络等理论、方法构建战场电磁环境.最后应用该方法基于福建沿海某地真实地理环境与气象条件进行了仿真实验,实验结果与电波传播理论吻合.实验结果表明,该方法切实可行,具有实际应用价值.     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

污水处理过程软测量系统辅助变量的选择方法

辅助变量的选择包括变量类型、数量及检测点的选择,是软测量建模的第一步,直接关系到软测量质量的好坏.针对活性污泥法,从微生物生长繁殖的角度出发,探讨了各要素对于微生物生长活动能力的影响及其相互关系,通过影响力大小及相互间耦合性的复杂程度选取辅助变量的原则,完成了污水处理辅助变量类型的初选,并对辅助变量的精选进行了讨论.     

舰艇系统损伤等级模糊神经网络评估模型

在对舰艇系统损伤等级评估体系分析的基础上,建立了舰艇系统损伤等级的模糊神经网络评估模型框架.设计了框架项层模糊神经网络评估模型的模糊集合和训练样本,并对此模糊神经网络模型进行了训练.通过测试样本仿真,发现此模糊神经网络模型具有较好的评估精度.基于模糊神经网络模型的舰艇系统损伤等级评估方法克服了以往简单加权评估模型的不合理性,为舰艇系统损伤等级评估提出了一个新的评估理念.     

核工业西南物理研究院乐山基地——“三线”调迁后基地建设的一面旗帜

中国核工业集团公司西南物理研究院是我国最大的从事受控核聚变和等离子体物理研究及等离子体应用研究的基地。随着国防三线的调迁,核工业西南物理研究院科研主体于上世纪末相继搬迁成都,在乐山基地留下了大量科研设置和闲置资产。没有科研项目、没有拳头支柱产品．乐山基地面临着严峻的生存危机。1999年,     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

基于BP神经网络的坦克炮火力威力评价模型

从分析不同型号坦克炮的主要性能指标入手,应用BP神经网络理论和方法探索其火力威力评价的问题.建立了坦克炮火力威力评价的BP神经网络模型,对原始评价指标进行了归一化处理,并构造了3组训练样本,利用MATLAB6.5中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对评价指标和样本进行训练、仿真,并对结果进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价指标与结果之间的非线性关系,评价坦克炮火力威力简便可靠,客观性强;研究结果可为坦克炮的进一步开发和研制提供理论参考.