智能理论在BIT设计与故障诊断中的应用

近２０年来机内测试（ＢＩＴ）技术从理论到应用取得了显著进展，已成为提高产品测试性和诊断能力的有效途径。本文概述了ＢＩＴ技术的特点，分析了国内外ＢＩＴ的发展趋势，对ＢＩＴ智能化从系统设计、信息处理到综合决策各阶段进行概括，对专家系统、神经网络、模糊理论、信息融合等智能理论在ＢＩＴ中的应用进行了综合分析，并初步建立智能ＢＩＴ的理论框架     

冗余并联机构的PD控制

采用并联机构的简化树动力学模型 (reducedtreemodel) ,给出了冗余并联结构的动力学方程和基于PD控制策略的控制方法。为了消除冗余并联机构固有的内作用力 ,给出了一种基于静态力平衡的控制方法。最后 ,利用一个 2自由度的冗余平面并联机构作为控制实例 ,实验结果表明了控制方法的正确性     

线膛火炮身管剩余寿命的神经网络模型研究

利用前馈式人工神经网络方法,根据试验数据,建立了某火炮身管剩余寿命(RL)模型;并用该模型研究了各特征截面内径改变量对弹丸初速改变量的影响,以及弹丸初速改变量与总内径改变量间的关系。     

微光夜瞄训练装置的研制

微光夜瞄训练装置可以监控射手的操作,对射手搜索、识别和瞄准目标的能力进行考核,完成射击教范中所列的夜间训练内容.该装置已通过技术鉴定,将作为制式夜间训练器材推广应用.本文介绍了该装置的功能、工作原理、精度和使用特点.     

一种改进的BP算法

ＢＰ算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。文中提出了采用共轭梯度法及黄金分割相结合的改进ＢＰ算法（ＭＢＰ）,自适应调整学习率,提高了运算速度,减少了迭代次数。最后将标准ＢＰ算法和ＭＢＰ算法进行了比较,仿其结果表明：ＭＢＰ算法的学习次数和收敛速度得到极大改善。     

人工神经网络与C~3I系统

对人工神经网络（简记ＡＮ２）是什么？ＡＮ２做了些什么？ＡＮ２与Ｃ３Ｉ系统的关系等诸多问题进行了探讨与阐述。     

基于流水线图像处理结构的多层模板相关神经元网络

在自主地面车辆中,视觉系统的重要作用之一是根据路标来定位。本文提出了一种便于流水线图像处理结构实现的多层模板相关神经元网络（ＭＴＣＮＮ）。文中给出了ＭＴＣＮＮ的基本结构及训练算法,并且将其与经典的多层前馈神经元网络（ＭＬＦＮＮ）进行了比较。仿真结果表明,本文提出的算法结构在多层前馈神经元网络的分类能力与采用通用图像处理硬件的可实现性之间,取得了良好的折衷。     

遗传算法在动力学优化中的应用

根据动力学优化设计问题的特点,并利用复合形法对一般遗传算法进行了改进,在此基础上提出了一种新的动力学优化设计方法。数值分析结果表明,该方法结果正确,算法简洁。     

基于结构自整定前馈网络的雷达目标识别研究

概述了基于雷达成像的目标类型识别技术。阐述了多层前向网络的分类特性,提出一种网络结构自整定算法来训练网络,并构造分类器,对基于转台成像实验的雷达目标类型识别问题进行了仿真研究。研究结果表明,经结构自整定算法训练后的前馈网络对成像雷达目标具有较好的推广识别能力,识别率达到９０％。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.