基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

船用柴油机PID神经网络控制系统的设计

给出了PID NN控制器的结构形式、计算公式,并将其应用于船舶柴油机的转速控制系统中.从仿真结果可知,该算法的控制性能和鲁棒稳定性良好,具有较好的自学习和自适应性.     

交流异步电动机直接转矩控制系统的一种新型设计方案

将模型参考自适应控制、滑模变结构控制和人工神经网络控制应用到交流异步电动机的直接转矩控制系统中,从而可以改善系统的动态和稳态性能,提高了系统的鲁棒性.     

基于BP神经网络的柴油机调速特性和外特性统一建模

对比分析了柴油机调速系统常用的两种建模方法的优缺点,采用BP神经网络方法建立了柴油机调速特性和外特性统一模型,并给出了仿真结果。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

发动机传感器数据证实的贝叶斯信度网络方法

针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

电磁发射系统改进FAHP-神经网络健康评估方法

准确定量评估电磁发射系统发射前的健康状态意义重大。针对模糊层次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)在评估电磁发射系统串行结构同级元素健康值时存在较大偏差,且无法适用系统非线性变权重需求的缺陷,提出改进FAHP-神经网络方法。通过在计算同级元素健康指数时构造能够满足串行结构健康评估的非线性函数进行计算,并在数学上证明该方法的有效性;通过引入神经网络系统,在已有的系统先验信息和测量数据的基础上训练模型解决系统健康评估非线性变权重需求。基于电磁发射系统脉冲成形网络系统建立健康评估模型,开展评估试验。结果表明,提出的方法健康评估精度较高,在各种系统健康状态下,评估结果均符合系统实际的健康状况;对比传统的FAHP,提出的改进方法评估精度大幅提升,且在评估试验中没有出现故障误报和漏报的情况,从而验证了提出方法的可行性和工程实用价值。     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。