BP神经网络在电子设备可靠性验证中的应用

讨论了借助MATLAB的BP神经网络解决电子设备在寿命分布未知和小样本试验数据时的可靠性评估方法, 并给出了一个应用实例, 该方法可以提高可靠性评估置信度, 并能节省试验时间和费用, 特别适用于大型复杂电子设备。     

基于特征融合的刀具磨损监测方法

提出了一种基于特征融合的刀具磨损监测方法,将该方法应用于铣刀磨损监测取得了较好的效果,文中论述了特征融合方法的基本思想,多传感器信号的特征关联、抽取及正规化处理,作为融合中心的神经网络的构造及训练等内容。实验分析表明,该方法实现刀具磨损监测是行之有效的。     

一种基于神经网络的作战方案评估方法

通过对合成旅作战过程中主要相关因素的分析,建立了较为完备的作战指标评估体系和作战方案评估模型,进而针对作战方案评估,提出基于RPROP和基于神经网络集成的两种作战方案评估方法,从而降低了评价过程中人为因素的影响,对如何科学而客观地评估作战方案进行了有意义的探索和研究。实验表明,两种作战方案评估方法均具有良好的时效性。     

基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。     

BP神经网络的弹道导弹态势等级模型

针对弹道导弹的目标特性和作战特点,对主要态势指标进行了提取,构建了基于BP神经网络的态势等级模型,并按照区间对预警等级进行划分。为提高模型的准确性和适应性,通过样本数据对BP网络进行了训练,并进行了仿真得到了态势等级。仿真结果表明:利用BP神经网络对态势等级进行研究是可行的。     

基于粗糙集理论的飞行轨迹识别

针对飞行轨迹人工识别对专家经验依赖性强,识别准确率不稳定的问题,提出一种基于粗糙集理论的飞行轨迹识别方法。首先,对飞行轨迹进行特征提取,获取用于轨迹类别判定的条件属性和决策属性;其次,利用模糊自组织神经网络对飞行轨迹决策表离散化,采用启发式遗传约简算法对条件属性约简,消除了冗余属性对识别结果的影响;最后,利用实际飞参数据进行轨迹识别,结果证明该方法准确有效。     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。     

基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法

航天发射和回收任务中,通过运载火箭以及无人机获取的光学图像易受雨雾的影响导致成像质量下降。为了同时满足雨纹消除和除雾应用需求,进一步提升雨（雾）图像信息恢复的质量,将特征提取、多尺度映射、局部极值以及非线性回归处理相结合,设计一种新的雨（雾）信息自主消除网络（FMLNet）,提出一种基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法。使用Maxout单元层生成几乎所有与雨（雾）相关的特征,运用一种新的非线性激活函数（BReLU）以提高恢复无雨（雾）图像的质量,使其特征提取层和非线性回归层与经典CNN网络具有明显的不同。分别对雨（雾）图像数据集进行实验测试,结果表明,算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似指数测度（SSIM）评价指标上均优于其他常用算法。通过各算法处理效果的视觉观察比对,该算法能够很好地进行图像雨纹消除和图像除雾,能将不同雨（雾）场景下的图像恢复至细节丰富的干净场景图,图像复原度更高、视觉效果更好,从而验证了算法的有效性。     

基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法

针对空战中机动决策速度慢、准确性低问题,提出基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法,该方法分别考虑角度、距离、高度等因素构造相应的态势函数,将几种态势函数结合起来并加权得到态势评估函数,利用神经网络的黑盒部分计算各个态势函数的权值,利用混沌初始化和小孔成像反向学习策略强化麻雀搜索算法,再利用其特性去优化神经网络,将麻雀的适应度函数与神经网络的权值和阈值建立直接的映射关系,从而获得准确的态势评估函数,再将得到的态势评估函数结合博弈论模型得到博弈态势值,并由此来进行空战机动决策。仿真表明,该方法在与粒子群和遗传算法优化的神经网络模型相比之下,决策速度更快、准确性高,从而能获得空战优势,以获得最终的空战胜利。     

基于卷积神经网络和随机森林的毁伤效果评估方法

目标毁伤效果评估是现代化战争中的重要一环。针对传统的毁伤效果评估方法无法区分目标特征与背景特征而导致评估结果不准确的问题,提出了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和随机森林(random forest,RF)相结合的方法,记为CNN-F算法。通过卷积神经网络处理图像,提取图像特征,再使用随机森林替换卷积神经网络中的部分全连接层和softmax分类器进行目标毁伤结果分类。实验结果表明,该算法在准确度、精确度、召回率和F₁值4个指标上都达到了较高的水平,达到了83.050%、83.585%、83.050%和82.945%,其评估结果可以为指挥员下一步决策提供参考。