两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

基于灰色关联分析的人员密集场所消防安全评价

近年来,包括商场在内的公众聚集场所的火灾以其多发性和严重性引起人们越来越多的关注。为了控制和防范此类火灾的发生,减少其对人民和社会的威胁,对此类场所进行更为准确、高效的火灾风险评估十分必要。在模糊综合评价方法的基础上,建立了公众聚集场所的消防安全评价模型,采用灰色关联分析确定各因素的权重,并应用所建立的评价模型对某商场进行了实际评估。结果表明此方法具有很好的可行性与高效性。     

基于RBF神经网络的导弹自动驾驶仪故障诊断

系统地分析了某型导弹自动驾驶仪的结构功能,在此基础上提出了采用RBF(径向基函数)神经网络对自动驾驶仪进行故障诊断的方法;提出了用Gauss(高斯)函数对获取的数据进行归一化处理的方法,再用处理后的数据训练RBF神经网络。实验结果表明,训练后的神经网络能快速、准确地诊断自动驾驶仪的故障,为自动驾驶仪的故障诊断提出了一种新的方法。     

网络文学在大学生思想政治教育中的功能及其影响研究述要

随着网络的发展和普及,网络文学已深入人们的生活,大学生深受影响。网络文学作为思想政治教育的有效载体之一,它的影响给大学生思想政治教育工作注入了新的活力,同时也带来了巨大挑战。为了更直观地了解＂网络文学与大学生思想政治教育的交叉研究＂在国内的总体研究概况,笔者将对网络文学的研究成果做全面系统的梳理,提出进一步的思考,旨在为高校思想政治教育提供借鉴和参考。     

国防工程智能信息系统效能评估研究

在简要介绍国防工程智能信息系统组成和功能的基础上,提出了系统效能评估指标体系,分别用BP神经网络和AHP法建立了国防工程智能信息系统效能评估模型,并对系统的设备监控管理能力进行了评估。仿真结果表明,BP神经网络法克服了传统评估方法精度低、模型复杂和计算量大的缺点,可将以往的专家经验知识进行分析学习,能够实现实时方便的在线评估;AHP法对多层次的指标体系具有较强的处理能力,但是存在指标权重确定主观性强,计算量大的问题。     

基于径向基小波神经网络的装备保障方案评价模型

针对装备保障方案评价的实际问题,利用小波函数的多分辨率分析和逐层逼近能力,建立了基于径向基小波神经网络的装备保障方案评价方法。通过对装备保障方案中评价参数的量化,建立评价参数的样本库。将各种性能指标输入到训练好的网络,客观地评价保障方案的性能。以陆军防空旅装备保障方案为例,组织保障领域的专家对评价参数进行综合研讨,得到量化的参数值,然后使用新方法对其进行评价。仿真结果表明,径向基小波神经网络具有良好的非线性映射能力和泛化性能,能够比较准确地对装备保障方案做出评价。     

灰色层次模型战术数据链综合性能评估方法

从战术数据链的功能模型出发,考虑影响战术数据链正常功能发挥的各方面因素,基于灰色层次理论,构建了战术数据链综合性能评估指标体系,在此基础上提出了战术数据链综合性能的灰色层次模型。应用实例的过程及结果表明,评估方法简易可行,评估结论相对真实合理,对战术数据链性能评价及新功能的开发具有理论指导意义和应用价值。     

扩展信念网络模型的军事情报检索系统设计

着眼信息化战争条件下军事情报分类、处理困难的现实,在深入分析军事情报检索系统特点基础上,提出一个基于分类的自动存储和利用查询术语同义词关系扩展信念模型的检索军事情报检索原型系统,详细描述了其存储和检索设计思路.     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.     

基于概率神经网络的编队协同防空威胁评估

为了有效地进行防空作战部署,确保重点目标不受或少受损失,以防空作战实际需要为出发点,针对目前多平台协同防空作战中目标威胁评估问题普遍存在的不足,从舰艇编队的整体角度出发,运用概率神经网络的方法,建立了编队协同防空目标威胁评估问题的数学模型,给指挥员提供了正确决策。通过实例验证,证明了该模型的有效性和正确性。