基于神经网络模糊融合技术的潜艇声纳目标识别系统

将神经网络和属性层模糊数据融合技术应用于潜艇水下目标识别是解决潜艇声纳目标识别问题的有效途径。本文建立了声纳目标识别系统的结构模型和算法模型,设计了一个基于神经网络属性层模糊数据融合的目标识别系统,研究了将噪声信号功率谱和双谱用于目标识别,并进行了仿真,验证了该系统的可行性和有效性。     

随机双向联想记忆神经网络概率1指数渐近行为研究

随机双向联想记忆神经网络(BAM)平衡点具有某种渐近行为是网络的关键问题之一。通过应用It公式和Grownwall不等式,研究了随机BAM神经网络的概率1指数渐近行为,并且得到一些新的保证网络具有上述行为的代数判据,所得结论较之现有结果限制条件要弱且具有较大的应用范围。     

基于BP神经网络的复杂电子设备实时故障诊断专家系统

以某型通信设备为例,介绍了如何将BP神经网络和传统的专家系统结合在一起,构成实时的故障诊断系统,从而避免传统的专家系统存在的一些问题,更好地解决故障诊断的问题.     

炮兵营射击的弹着点模拟及射击误差分析

弹着点模拟是对敌火力打击目标毁伤仿真的重要环节。在分析炮兵营射击误差构成与计算方法的基础上,研究建立了炮兵射击的弹着点散布蒙特卡洛(Monte-Carlo)仿真模型,实现了对集火射向、适宽射向、三距离射击等多种火力打击方式共同作用下的弹着点散布模拟,为目标毁伤仿真研究提供了模型支持。以此为基础,通过分析各组误差对毁伤概率的影响,发现对于炮兵营打击面散布目标来说,营共同误差是影响毁伤概率的最显著因素,应当通过提高测定目标位置和气象准备的精度减小误差以提高对目标的毁伤效果。     

污水中重金属离子浓度软测量的BP算法

在重金属离子检测仪器及其工作原理研究的基础上,对污水中重金属离子浓度测量方法进行了分析研究,分析了采用软测量技术的可行性和必要性,针对水质测量具有非线性、大时变和多滞后的特点,提出了基于BP神经网络的污水中重金属离子浓度软测量建模方法,建立了软测量模型,并通过仿真分析和实验验证了该方法的实用性.     

模糊推理与多重结构神经网络在信息系统安全风险评估中的应用

针对信息系统安全风险评估中风险因素的模糊不确定性及风险因素闻的潜在关联性,提出了一种结合模糊理论与神经网络的评估方法.利用模糊聚类的方法将因素的评价集分为5类,运用三角模糊数对评价集语言变量进行模糊化处理;基于历史经验,借助模糊神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力.对信息系统进行安全风险评估,有效降低了评估的随机性...     

基于排放和模糊神经网络模型的柴油机故障诊断方法

根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明：运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。     

中远程空空导弹目标截获概率仿真计算

分析了影响中远程复合制导空空导弹截获目标的主要因素,建立了捷联惯导误差模型、载机雷达观测误差模型、雷达导引头误差模型等,提出了用蒙特卡洛法的方法计算截获概率,并给出仿真实例.仿真结果表明了模型和算法的有效性和实用性,为分析捷联惯导、载机雷达等对目标截获概率的影响提供了方法和支持.     

导弹贮存寿命预估的组合模型

在分析比较了几种寿命预估方法优缺点的基础上,针对单一预估方法在解决实际问题中所暴露的局限性,优选了GM-BPNN组合预估模型。该组合模型既利用了灰色预估理论具有所需要的样本数据少、原理简单、运算方便、短期预估精度高、可检验等优点,也发挥了神经网络并行计算、容错能力强、自适应能力强等优点。最后利用该组合模型对弹上某设备寿命进行了预估,取得了较好的预测效果。     

基于BP神经网络的集群装备战斗力指数评估

集群装备战斗力是影响装备指挥员乃至作战指挥员科学决策的主要因素之一.针对战时装备维修保障决策需求和特点,通过深入分析集群装备作战实际,研究了集群装备战斗力指数影响因素集并对各因素进行了说明,基于BP神经网络建立了集群装备战斗力指数评估模型,利用专家确定的40组训练样本对该BP神经网络进行训练.研究结果表明,基于BP神经...