基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。     

基于粗糙集理论的武器系统效能评定

简述了各种武器效能评定方法。建立武器参数效能模型,首先要挑选特征参数,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用神经网络理论建立了参数效能模型,武器系统的效能与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现。通过实例对神经网络法与指数法所得的结果进行了比较,结果表明神经网络法比指数法精确。     

未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.     

基于神经网络的弹药消耗预测

针对弹药消耗预测问题,运用一种改进的BP神经网络预测方法。预测时对样本数据进行了预处理,并在时序训练样本中引入了遗忘因子,以提高当前预测的精度,以及在权值调整过程中,引入"惯性项",以改善学习收敛过程。     

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

具有变时滞的离散型随机BAM神经网络的稳定性

研究一类具有变时滞的离散型随机BAM神经网络。通过构造Lyapunov泛函以及线性矩阵不等式（LMI）,得出了离散系统全局渐近稳定的充分条件。     

基于弱多径覆盖的虚电路恢复策略研究

虚电路技术可以为Ad Hoc网络中的节点提供面向连接的服务。然而,由于拓扑动态性等特征,Ad Hoc网络中的虚电路容易断开,从而导致业务时延、时延抖动增大甚至通信中断等问题。为此文章提出了一种基于弱多径覆盖的虚电路恢复策略,通过将虚电路机制与弱多径覆盖多径策略相结合,可以有效地减少虚电路恢复时间和需要重新预约资源的节点的数量。理论分析和仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于BP神经网络的防空C3I人机交互性能评估

阐述了BP神经网络的相关原理,建立了防空武器指挥自动化系统人机交互性能评估的指标体系,对应用人工神经网络解决防空武器指挥自动化系统人机交互性能评估的方法问题进行了探讨,并且给出了神经网络的评估模型及算法.通过实例证明该方法是可行的.     

基于小波包变换和BP网络的齿轮箱故障诊断

利用小波包分析提取出齿轮箱在各种工况下振动信号的有效成分,根据时频域特点提取比较典型的特征参量,利用改进的BP网络进行训练,根据训练结果判别齿轮箱的故障状态。