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411.
针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求. 相似文献
412.
针对神经网络故障诊断专家系统在某型舰炮火控设备故障诊断中的应用,以系统自学习能力为主要指标,通过对系统的适应性和可拓展性检验方法的理论探讨和实例分析,衡量了基于神经网络的故障诊断专家系统的智能化水平,论证了系统的主要优越性,为系统实际应用奠定了基础. 相似文献
413.
414.
415.
基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测 总被引:1,自引:0,他引:1
引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。 相似文献
416.
将BP、RB、GRNN等人工神经网络引入火炮射击效率评定,其运算先确定相关参数、再根据毁伤概率产生输出数据、最后对数据进行检验,对训练好的网络进行仿真,并将计算与网络仿真的结果进行对比.结果表明,训练好的神经网络可较精确逼近解析解的结果,在计算量大的情况下该方法较解析计算更具优势. 相似文献
417.
418.
基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
安树 《军械工程学院学报》2010,22(2):61-64
无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。 相似文献
419.
比照测试柴油机负荷特性方法对某型废气涡轮增压柴油机进行了全工况热平衡台架试验,并以柴油机各稳定工况点台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及相应输出扭矩的测试数据为训练、测试样本,通过BP神经网络的反复学习,得到了精度较高且泛化能力较强的柴油机动态输出扭矩预测模型。 相似文献