模糊神经网络的并联结构及其在噪声信号识别中的应用

采用模糊神经网络分类算法,提出了一种模糊网络的组合结构及多种组合算法．通过对辐射噪声信号的分类试验表明,该方法可充分利用多种特征子网络的模糊分类信息,显著地提高了网络的分类能力．     

控制系统故障的智能诊断技术

综述和讨论了故障诊断的模糊逻辑法、神经网络法和模糊神经网络法,并对其研究情况作了展望。     

装备群战斗损伤模拟方法研究

分析了影响装备战斗损伤的主要因素,讨论了量化这些因素的方法。在对该问题进行分析后,指出模拟模型是解决装备群战损分析的比较好的方法,并给出了该模型的基本结构。结合战损分析的特点与当前国内外神经网络的研究成果,作者认为BP(Back Propagation)神经网络是实现这一模型的有力工具,并给出了BP网络工作的过程。     

基于人工神经网络的操作手IKP 求解

人工神经网络以其信息的并行处理与分布式存储、自组织和自适应等特点,在机器人领域显示了极大的应用潜力。本文探讨人工神经网络在机器人操作手ＩＫＰ求解中的应用,试图求得操作手ＩＫＰ的一组或所有可行解。文章利用ＢＰ网络对操作手ＩＫＰ的求解进行了讨论和分析,并给出了具体的求解实例。     

神经网络在图象处理中的应用

图象处理是神经网络的一个重要应用领域。本文首先介绍了神经网络的模型、学习规则及其处理能力,在此基础上综述神经网络在图象处理中的应用,重点放在神经网络分类器和Hopfield网络解决图象处理中的最优化问题。     

RBF神经网络在单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识中的应用

在激光陀螺单轴旋转惯性导航系统中,单轴旋转可以自动补偿垂直于旋转轴上的惯性器件误差,却不能消除旋转轴方向上惯性器件的误差,因此单轴旋转惯性导航系统的导航精度主要由轴向陀螺漂移决定.提出了一种基于径向基函数神经网络的轴向陀螺漂移辨识方法,利用系统纬度误差和温度变化量作为训练集,针对系统热态、冷态两种情况对RBF神经网络进行训练,对轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.0003°/h.试验结果表明:该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,使系统达到较高的导航精度,满足实际应用的需要.     

神经网络的坦克目标威胁评估

在未来高技术局部战争条件下,坦克不得不面临一个动态复杂的战场环境,这就要求坦克能根据战场环境实时地进行目标威胁评估及自主射击。以坦克的自主作战为背景,提出了一种基于神经网络的目标威胁评估方法。首先提出了包含来袭目标性质、指战员指令、保卫目标的重要度、我方武器性能值等一套威胁评估指标体系;然后采用神经网络方法进行威胁评估。神经网络方法的优势主要体现在:①考虑了诸因素的相互关联;②充分考虑了战术信息;③权系数对具体环境的适应性;④方法的通用性。实例结果表明,神经网络方法科学合理,为坦克目标威胁的评估提供了新思路。神经网络方法具有普遍意义,能推广应用于其它武器平台的目标威胁评估。     

基于无标度网络的防空反导系统构建

构建高效的防空反导系统是防空反导作战的基础。运用复杂网络理论,建立基于无标度网络防空反导系统模型,并将其统计特征同基于WS小世界网络的模型进行了比较,得出基于无标度网络的防空反导系统有更好鲁棒性和抗毁性,对网络化防空反导系统的构建有一定参考价值。     

基于复杂网络的装备保障力量体系构建研究

论文首先阐述了复杂网络的内涵及其特征参量,以此为基础,对装备保障力量体系进行规范化描述,提出了装备保障力量体系的构建算法,并进行了实例验证及灵敏度分析,对于信息化条件下装备保障力量体系转型建设具有一定的参考价值和指导意义．     

基于神经网络集成方法预测膜蛋白类型

由Chou等人提出的预测膜蛋白分类的机器学习算法在近年来不断改进,使得预测膜蛋白类型的准确率越来越高。但是由于膜蛋白类分布不均衡而导致少数类的预测准确率非常低,使用神经网络集成方法能解决此问题。该方法中Bagging算法通过对多数类欠采样和少数类过采样来解决膜蛋白训练数据集不均衡问题。此外,用神经网络集成方法对已训练数据集和独立数据集进行分类测试,得出神经网络集成方法预测效果优于单个最好神经网络。该方法为解决蛋白质分类预测问题提供了一种新的策略,特别是训练数据集不均衡时,该方法的优势更加明显。