基于多级神经网络的类型融合

研究了基于多级神经网络的类型融合方法。这种多级神经网络分为传感器子网和融合子网两部分。传感器子网是一种基于专家规则的模糊神经网络,根据专家规则确定网络结构,网络节点和传递函数都有明确的意义,避免了普通神经网络层数和隐层节点数难以确定的缺点。经过训练的传感器子网能够实现各目标类型的置信度分配,然后用融合子网对多个传感器子网输出结果进行融合,得到目标类型的最终判决。在融合子网中,加入了各传感器的可信度,使融合结果更可靠。仿真结果表明,此方法鲁棒性强,识别率高。     

BP网络的优化及其在光纤陀螺温度漂移建模中的应用

针对BP网络存在易陷入局部极小和收敛速度慢的问题,采用遗传算法(GA)优化BP网络;采用混配的方法,对遗传算法进行了改进,克服了遗传算法中所存在的种群内过早收敛的缺点,并在光纤陀螺温度漂移建模中,取得了预测的效果。     

数据融合技术在CGF建模中的应用

提出了将数据融合技术应用到计算机生成兵力 (CGF)建模中的思路和方法。在分析数据融合技术的基础上 ,深入讨论了卡尔曼滤波和最小二乘相结合的滤波方法以及一种改进的离散Hopfield神经网络 ,并结合一实际系统 ,建立了模型 ,给出了仿真结果。结果表明 ,数据融合技术和CGF建模相结合具有一定的应用前景和研究价值。     

神经网络的原理及应用

人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,反映了人脑功能的基本特征。但它只是人脑功能的某种抽象、模拟和简化。研究这一技术的目的在于,探索人脑加工、储存和搜索信息的机制,并将其原理应用于人工智能的可能性。本文介绍了一些神经网络模型及应用。     

神经网络应用

神经网络的应用是神经网络研究的三大主要领域之一。神经网络的应用与其所具备的能力是紧密相关的。本文中,我们从介绍神经网络的基本能力开始,概括地介绍了当前的神经网络主要应用领域。并从神经网络的能力出发,讨论了神经网络的潜在的应用领域。     

有限元结构分析神经网络计算

采用精确积分四边形单元刚度矩阵,构造一种多层反馈神经网络以实现平面问题有限元结构分析,其中间层神经元联接权值为求解问题的单元刚度矩阵。分析和数值仿真结果表明,该神经网络稳定收敛于有限元模型解,为有限元结构分析并行计算提供一种新的方法。     

自组织特性图形的检测理论与应用

人工神经网络模型已研究多年,已使得在信息处理领域中具有类似人的性能,本文将Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射的学习规则进行了修改,以降低拓扑邻域边界上的模糊性,而后,用它的联想存贮功能可以实现输入统计过程的特征存贮,以达到检测的目的。本文也讨论了多维检测的数学机理,作为它的一个结果,可以得出高精度的检测性能。     

人工神经元网络及其在火力控制中的应用

介绍了人工神经元网络的发展历史,简述了人工神经元的基本特征和分类,分析了人工神经元网络在火力控制领域中的应用前景。     

具有多重置条件的目标二次航迹归一

针对防空Ｃ￣３Ｉ系统指挥中心的二次航迹归一。提出了具有重置条件的人工神经网络模型来解决空中目标二次航迹的归一问题。结果表明,采用新方法来进行二次航迹归一,具备速度快、计算量小、实时性好,且能保证较高的辨识正确率等优点。     

神经计算机及其研究进展

本文分析比较了神经计算机与传统计算机的联系与区别。在软件实现、虚拟实现和全硬件实现三个方面,综述了近年来国际神经计算机的研究进展。最后,在就神经网络的兴衰原因提出自己的不同看法后,对神经计算机的发展方向作了展望。