一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

坦克武器系统作战能力评价模型

首先对影响坦克武器系统作战能力的因素进行了分析,建立了坦克武器系统作战能力评价指标体系。然后,用效能函数确定各指标值,由此构造出武器系统作战能力的人工神经网络评价模型,并提出了基于模型的数据处理方法,在此基础上,对88系列某型坦克和M1坦克进行了评价,评价结果表明该模型具有很高的计算精度。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.     

舰船液力偶合器数学建模新方法

介绍了某研究项目中所使用的液力偶合器数学建模新方法———人工神经网络方法.从舰船动力装置动态建模与仿真的实际需求,分析了液力偶合器数学建模的困难之处:寻找一种通用的数学形式,以实现:①额定工况滑差及其附近实验数据的内插与外延;②过渡工况(如液力偶合器结合时其滑差从100%变到额定工况滑差附近的过程中)液力偶合器数学模型的设计.叙述了液力偶合器的人工神经网络数学建模的要点,分析了液力偶合器人工神经网络数学模型在舰船动力装置计算机仿真中的结果.最后,总结了液力偶合器人工神经网络数学模型今后需进一步完善的若干方面.     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。     

基于BP神经网络的UCAV航迹综合评价

针对目前航迹规划过程中评价指标难以统一且指标权重确定过分依赖主观经验的问题,在建立较为完备的UCAV航迹评价指标体系基础上,引入BP神经网络对UCAV备选航迹进行综合评价,从备选航迹的样本数据出发,客观分析航迹的优劣,为决策者提供更加科学合理的参考依据,最后结合仿真算例,验证了该方法的可行性。     

磁致伸缩作动器的位置跟踪补偿控制

为提高磁致伸缩作动器控制精度,以 Jiles-Atherton 磁滞和动力学模型为基础,通过优化偏执磁场和预紧力来提高作动器线性度,并基于前馈控制、PID 反馈控制及柔性神经网络理论,提出了前馈补偿 PID 及柔性神经网络前馈补偿 PID 控制策略。同时,以偏置正弦和阶跃为指令信号,研究作动器的位置跟踪和补偿控制。仿真表明：相比常规 PID 控制和前馈补偿 PID 控制,柔性神经网络前馈补偿 PID 控制具有更好的位置跟踪效果和抗干扰能力,具有无振荡、无超调、响应速度快的特点。     

基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测

确定合理的军事物流设施规模对于成功实施军事后勤保障十分重要。提出了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测模型的建模方法,该方法旨在确定军事物流设施规模与其影响因素之间的非线性关系;采用算例说明了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测的具体做法,对军事物流设施规模的确定具有指导意义。