基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

子母弹封锁机场跑道影响因素仿真研究

子母弹作为一种面杀伤武器,在遂行封锁敌机场作战任务时可发挥有效作用。本文以子母弹主要技战术指标为研究对象,首先给出基于最小起飞窗口的跑道封锁判断方法和基于蒙特卡洛仿真的机场跑道封锁概率估算模型,然后研究了母弹圆概率误差、子炸弹抛撒半径、数量以及毁伤半径等主要弹药参数对机场跑道封锁率曲线的影响。结果表明：跑道封锁率对母弹圆概率误差和抛撒半径的变化较为敏感,通过优化上述参数可以显著降低子母弹耗弹量,提高封锁效率;相比之下,单枚母弹内子炸弹数量和单枚子炸弹毁伤半径在一定范围内变动时对机场封锁率影响较小。本仿真研究的结果可为封锁机场作战时弹药选取、耗弹量测算提供科学依据,并对子母弹后续型号改进提供有效建议。     

一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

模糊神经网络集成在液压故障诊断中的应用

阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法.根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力.     

基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.