用于超角分辨的 Hopfield 神经网络方法

Hopfield神经网络用于方位估计可获得高的精度和超分辨力。本文综述有关研究,描述该网络模型及用其于信号处理的一般步骤,用于方位估计的具体形式,讨论提高精度及分辨力的一些措施,指出进一步研究的方向。     

基于模糊神经网络的连轴器故障诊断方法

针对连轴器的典型故障,应用振动谱分析方法,在前期实验的基础上,总结出连轴器故障诊断的几条模糊规则,提出了基于模糊神经网络的连轴器故障诊断方法,提高了故障诊断的准确度。     

GAL神经网络训练算法的改进

对一种新型的神经网络——GAL(Grow and Learn)神经网络给出一种改进训练算法,与未改进的网络在训练时间、识别时间及识别准确率等方面进行比较,证明该网络结构简单、隐层节点易调整、运算量小,且识别准确率并未降低。     

高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法

文中提出了一种高分辨率雷达目标一维距离像的识别算法。该算法借用图像处理方法,先对雷达目标的一维距离像进行编码,经过傅里叶变换提取一组形状特征。这组特征精确地描述了一维距离像曲线的走向。而后,利用人工神经网络技术对一定姿态角变化范围内的这组形状特征进行识别。实验结果表明,可以获得良好的识别效果。该算法为雷达目标一维距离像识别算法的实时处理提供了一条有效途径。     

基于人工神经网络的操作手IKP 求解

人工神经网络以其信息的并行处理与分布式存储、自组织和自适应等特点,在机器人领域显示了极大的应用潜力。本文探讨人工神经网络在机器人操作手ＩＫＰ求解中的应用,试图求得操作手ＩＫＰ的一组或所有可行解。文章利用ＢＰ网络对操作手ＩＫＰ的求解进行了讨论和分析,并给出了具体的求解实例。     

RBF神经网络在单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识中的应用

在激光陀螺单轴旋转惯性导航系统中,单轴旋转可以自动补偿垂直于旋转轴上的惯性器件误差,却不能消除旋转轴方向上惯性器件的误差,因此单轴旋转惯性导航系统的导航精度主要由轴向陀螺漂移决定.提出了一种基于径向基函数神经网络的轴向陀螺漂移辨识方法,利用系统纬度误差和温度变化量作为训练集,针对系统热态、冷态两种情况对RBF神经网络进行训练,对轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.0003°/h.试验结果表明:该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,使系统达到较高的导航精度,满足实际应用的需要.     

基于动网格的翼型设计优化

针对传统基于代理模型的翼型优化的缺陷,提出采用基于动网格的翼型优化;针对基本Hicks-Henne方法后缘不光滑情况进行了改进;采用自编程序实现动网格生成,通过集成商业软件Pointwise和CFD计算软件Fluent完成边界条件生成和流场解算,并实现上述程序和软件间的数据交互和自动化,整个优化流程在iSIGHT平台下执行,优化算例表明基于动网格的翼型优化方法能大幅提高翼型性能,节省大量的重复性操作,增加优化结果的鲁棒性和可信度,是翼型优化中的一种有效方法。     

基于无标度网络的防空反导系统构建

构建高效的防空反导系统是防空反导作战的基础。运用复杂网络理论,建立基于无标度网络防空反导系统模型,并将其统计特征同基于WS小世界网络的模型进行了比较,得出基于无标度网络的防空反导系统有更好鲁棒性和抗毁性,对网络化防空反导系统的构建有一定参考价值。     

基于复杂网络的装备保障力量体系构建研究

论文首先阐述了复杂网络的内涵及其特征参量,以此为基础,对装备保障力量体系进行规范化描述,提出了装备保障力量体系的构建算法,并进行了实例验证及灵敏度分析,对于信息化条件下装备保障力量体系转型建设具有一定的参考价值和指导意义．     

军事指挥控制中的贝叶斯决策支持

军事指挥控制是一个复杂的决策过程,该过程中信息是结合定性的专家知识和定量的融合数据而得到的.贝叶斯网为指挥控制系统提供了一个框架来处理这种专家知识和具体数据相结合的问题,并且影响图作为贝叶斯网的延伸可被用于分析指挥控制系统中某个决策的可行性.进一步地,为了减少所需指定的条件概率的数量并引入时变的概念,提出动态影响网作为一种新的决策支持方法.