RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

网络化作战C2组织结构的一种分析设计方法

网络化作战条件下,传统的层次型C2组织限制了组织成员之间的信息交互,难以适应复杂多变的作战环境,影响了系统整体作战效能的发挥。通过分解单个组织节点智能体(Agent)的行为过程,结合网络化作战的概念,在引入信息流、指控流因素情况下,研究在网络化作战中C2组织结构网络,并在分析组织网络探测信息/指控命令的传输和处理的基础上,提出了一种C2组织结构设计方法。该方法充分考虑了网络化作战探测信息共享以及指控命令协同,并将网络化作战C2组织的最优设计问题转化为C2组织网络中探测信息和指控命令的最小费用最大流问题。     

基于差分和神经网络的同步辐射光源图像压缩方法

针对常见的图像无损压缩方法效果不佳问题,提出了一种基于图像差分和神经网络的同步辐射光源图像无损压缩方法。通过图像差分以减少图像序列内部的线性相关性,训练神经网络模型以学习图像序列内部的非线性相关性,得到预测概率分布,结合算术编码压缩。为加速预测和编码过程,将像素值按位分裂为两部分进行并行处理。基于上海同步辐射光源图像的测试表明,相较于便携式网络图形、JPEG2000和自由无损图像格式等,该方法可将压缩率提升20%以上,像素位分裂可以缩短30%的模型预测和编码时间。     

多目标跟踪的神经网络实现方法

多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用。自适应网络模型 ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力 ,同时又能适应未学习的新对象 ,ART模型的这种优势可直接应用于雷达的多目标跟踪。经过仿真验证 ,利用 ART模型解决多目标跟踪数据关联问题的方法较为有效。     

区域雷达网分布式检测性能改善方法

针对文献 [3]提出的秩 K方法及文献 [4]的应用结论进行了讨论 ,提出利用 Neym an- Pearson融合准则改善区域雷达网分布式检测性能方法 ,分析表明 ,该方法使区域雷达网恒虚警同时 ,提高了其检测概率     

喷气燃料中硫化物对银片腐蚀的量化表征

银片腐蚀主要受喷气燃料中硫化物的影响,不同种类、结构的硫化物对银片腐蚀的影响不同,从喷气燃料中硫化物系统角度来研究对银片腐蚀影响是很有意义的。采用量化自组织神经网络从定性、定量两个方面研究喷气燃料中硫化物对银片腐蚀的影响,研究结果表明,能够从喷气燃料硫化物的存在情况来预测银片腐蚀结果。     

一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法.其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪.最后通过仿真试验进行比较,验证...     

基于PMC模型的神经网络

在计算机系统中有许多诊断算法,其中针对PMC模型有0-1规划的诊断算法,这个诊断算法是NP完全的,是在多项式时间内不可解的。然而利用神经网络的高度并行性这个特点,就可以在很短的时间内解出结果。主要分析了系统诊断模型PMC的症候特征,得到其充要条件,提出了新的算法,该算法具有高度的并行性,神经网络的发展为此提供了用模拟电路来实现算法的可能性,并进行了模拟验证。     

武警总队应急车辆故障诊断系统研究

将人工神经网络和基于案例推理技术结合用于车辆故障诊断系统中,构建了ANN与CBR结合模型,阐述了各子系统的基本功能及相互关系,并对关键技术进行了详细解释。实例诊断表明,ANN和CBR方法的结合有效地弥补了它们各自的缺陷,提高了应急条件下车辆的维修保障能力。