神经计算机并行模拟结构

神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。     

神经网络能力研究

文献[1]～[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。     

高阶稠密矩阵的并行求逆与应用

采用基于列交换的Ｇａｕｓｓ－Ｊｏｒｄａｎ并行算法来解决空气动力学中超音速高阶面元法的稠密矩阵求逆问题,该方法采取了块循环数据分配方式,尤其对超立方体结构的并行机系统来说具有通讯优势。在４台ＳＧＩ工作站构成的２×２网格上进行的实验表明,对秩为１０００左右的矩阵可得到５７％～６４％的效率。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

引信全电子安全系统失效分析及评估

本文根据全电子安全系统的一般结构模式,分析了其安全性设计的一般特点和可能造成其失效的各种原因,并在此基础上建立了全电子安全系统的失效故障树,给出了失效概率的定量计算结果。     

烟草商业企业微机网络管理信息系统(BYC—MIS)

本文概述了BYC—MIS系统应用情况,介绍了系统的硬件配置、软件环境;说明了各子系统的功能;介绍了系统逻辑模型的设计及网络数据传输及汇总分配的方法和网络数据共享安全性措施;论述了系统研制过程中解决的关键问题.     

弹道参数的人工神经网络算法研究

将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度Ｈ、速度Ｖ和俯冲角λ的多层神经网络模型,用Ｂ－Ｐ学习算法,对弹道的射程Ａ和落下时间Ｔ进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。     

小钝头锥体全目标流场与光电特性一体化数值模拟

从简化的或全ＮＳ方程出发,采用化学非平衡和热辐射非平衡模型,数值模拟了有烧蚀产物引射条件下小钝头锥体全目标流场与光电特性,旨在为防护设计提供气动物理环境数据。计算结果表明,本文流场模拟数据与实验数据基本吻合,壁面烧蚀产物引射和壁面催化特性对流场电子数密度均有量级影响。