核反应堆非能动系统物理过程敏感参数识别的迭代法

核反应堆非能动系统参数敏感性分析是系统可靠性不确定性分析的重要组成部分。相关系数在刻画系统物理过程的成功准则参数敏感性方面存在缺陷,针对此问题提出迭代法,其综合了输入参数与成功准则的相关系数、偏相关系数以及输入参数之间的相关系数三方面信息,通过实例验证方法的正确性和实用性。迭代法适合分析参数对成功准则的偏相关性,能识别出更为精确的敏感参数,为进一步提高非能动系统物理过程的可靠性提供参考依据。     

混合式教学模式在"物理学科教学论"课程改革中的 应用研究

混合式教学结合了网络在线学习和传统课堂教学的优势,目前已成为高等教育课程改革的重要方向.师范院校"物理学科教学论"课程采用混合式教学模式,在学生学习的过程中引入线上自主学习,通过对教学内容的规划、教学策略的设计、在线教学微课视频的录制、考评体系的建立等方面的建设,充分利用线上自主学习和课堂面授教学的优势进行互补,既克服该课程目前所存在的不足,又可满足学生自主学习的需要,提高学生的认知水平和实践能力,能有效地提高该课程的教学质量.     

基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制

扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络,它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建,通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。     

庄弘炜教授

庄弘炜,女,汉族,1969年7月出生,福建福清人,中共党员。1987年考入西北工业大学应用物理系应用物理专业,1994年4月于西北工业大学铸造专业硕士研究生毕业后入伍来学院任教;1999年9月到2005年5月,在西安交通大学数学专业学习,获理学博士学位。现任武警工程学院装备运输系警用装备教研室主任,教授,军事装备学硕士研究生导师。荣立三等功2次,多次被评为学院优秀教员、优秀教研室主任、硕士生指导教师、“巾帼建功”先进个人。     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

基于一类T-模的模糊双向联想记忆网络的稳定性分析

首先定义了max-T复合模糊算子,建立了一类基于模糊复合算子的模糊联想记忆网络——模糊双向联想记忆,然后系统地分析了该网络的性质,在Hamming距离意义下证明了该网络的平衡点（吸引子）具有Lyapunov稳定性。     

基于神经网络信息融合技术的卫星定姿算法

姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.     

机载C~3I系统试飞数据质量评估方法

针对机载C3I系统的试飞中数据质量评估指标多、数据量大等问题,建立了数据质量评估模型.并阐述了该模型的构造方法,将数据中复杂的指标体系进行了量化处理,将粗糙集和神经网络相结合,提出了一种试飞数据综合质量的计算方法.实现了对数据的实时监控.该模型简捷、准确、工程应用效果好.