改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

针对BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢,提出用粒子群对神经网络的参数进行优化,同时设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整以提高算法性能.并应用该算法对导弹飞控系统的逆误差进行补偿,仿真结果表明,该方法对逆误差进行了有效的补偿,避免了局部寻优并提高了学习效率.     

火炮发射药装药自动识别方法

发射装药号是影响火炮身管寿命的重要因素,为自动识别火炮发射药的装药号,避免人工记录失误和完善火炮射弹履历,分析了装药号自动识别原理,运用火炮动力学分析理论和ADAMS虚拟样机技术,建立火炮发射动力学虚拟样机.通过仿真试验获取样本数据,应用BP神经网络进行学习和训练,从而建立装药号和测试数据之间的非线性映射关系,实现对火炮发射装药号的精确预测.     

基于网络演算理论计算车电系统总线的最大时延

以车电系统总线为研究对象,以网络演算理论为数学工具,提出一种基于网络演算理论的车电系统总线的最大时延计算模型.通过仿真实验得到了车电系统总线中各个信息帧的到达曲线、高优先级的信息帧集合的到达曲线、服务曲线和最大时延的数值结果.与相关研究相比,所建模型输入参数少,计算量小,可以快速求解车电系统总线的最大时延,具有良好的适应性和通用性,可以作为车电系统总线分析、设计与优化的理论支持工具.     

网络多媒体技术结合案例教学法在《心理健康教育》教学中的应用

科学信息的快速发展给高校心理健康教育提出了新的挑战,网络多媒体相结合案例教学的教育模式已成为高校教育模式发展的趋势。文章阐述了在《心理健康教育》教学中运用网络多媒体技术结合案例教学的心得体会,分析了网络多媒体结合案例教学的优势。     

用业务量损失法评估通信网链路的重要性

本文从业务量损失方面来考虑通信网链路的重要性,提出了一种用于评估通信网链路重要性的方法一业务量损失法。该方法根据不同链路故障造成业务量损失率的不同,据此判断链路的重要性。在不同的路由选择方式下,业务量损失法的评估结果也不同。本文考虑了两种路由选择方式,并举例说明了业务量损失法的运用。     

一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法

针对多个虚拟网络同时映射时资源统一优化分配的问题,提出了一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法(MSC-VNE),提高底层网络资源利用率及全局负载均衡性能。建立了虚拟网络映射的多目标优化模型,将单个虚拟网络映射作为一个子群,并采用多子群协作优化的方法在子群映射时通过相互信息交换进行协同进化,最终达到全局资源的优化分配。仿真结果表明,与典型成果相比,提出的方法有效地提高了底层网络资源利用率和虚拟网络构建成功率。     

人工神经网络在管理信息系统中的应用

在传统管理信息系统的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,完成复杂的非线性预测以提高MIS智能化、自动化水平。该模块选用反向传输(BP:BackPropagation)神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,从而求得问题的解答。利用该专家系统对出版社图书市场销量进行预测。结果表明:该方法性能好,可作为预测图书售量的一种有效手段。     

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。     

装备研制中的Bayesian网及其应用

针对装备研制过程中产生的大量试验和调试数据,提出采用Bayesian网挖掘各组成单元间的依赖关系,并对Bayesian网学习中基于信息论的方法进行了改进,使确定网络拓扑结构的过程更加客观.学习得到Bayesian网后,分析了其在失效源判定和发现设计缺陷等方面的应用.