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。     

基于一类T-模的模糊双向联想记忆网络的稳定性分析

首先定义了max-T复合模糊算子,建立了一类基于模糊复合算子的模糊联想记忆网络——模糊双向联想记忆,然后系统地分析了该网络的性质,在Hamming距离意义下证明了该网络的平衡点（吸引子）具有Lyapunov稳定性。     

Online process mean estimation using L1 norm exponential smoothing

A basic assumption in process mean estimation is that all process data are clean. However, many sensor system measurements are often corrupted with outliers. Outliers are observations that do not follow the statistical distribution of the bulk of the data and consequently may lead to erroneous results with respect to statistical analysis and process control. Robust estimators of the current process mean are crucial to outlier detection, data cleaning, process monitoring, and other process features. This article proposes an outlier‐resistant mean estimator based on the L₁ norm exponential smoothing (L₁‐ES) method. The L₁‐ES statistic is essentially model‐free and demonstrably superior to existing estimators. It has the following advantages: (1) it captures process dynamics (e.g., autocorrelation), (2) it is resistant to outliers, and (3) it is easy to implement. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009     

无线传感器网络中基于统计异常的入侵检测

无线传感器网络与传统网络存在较大差异,传统入侵检测技术不能有效地应用于无线传感器网络.结合无线传感器网络的特点,提出一种基于统计异常的入侵检测.入侵检测为传感器节点在正常工作状态下的某些系统特征建立行为模式,并通过统计观测值对正常行为模式的偏离程度来判断是否存在入侵.理论分析及仿真实验表明,提出的入侵检测技术可有效检测入侵,检测算法简洁高效,利于节能,适用于供能紧张的无线传感器网络.     

基于神经网络信息融合技术的卫星定姿算法

姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.     

机载C~3I系统试飞数据质量评估方法

针对机载C3I系统的试飞中数据质量评估指标多、数据量大等问题,建立了数据质量评估模型.并阐述了该模型的构造方法,将数据中复杂的指标体系进行了量化处理,将粗糙集和神经网络相结合,提出了一种试飞数据综合质量的计算方法.实现了对数据的实时监控.该模型简捷、准确、工程应用效果好.     

基于粗糙集与神经网络相结合的模拟电路故障诊断

针对当神经网络输入端维数比较大造成在模拟电路故障诊断中BP神经网络结构庞大,从而影响到诊断速度以及正确率的问题,结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断模型。通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型简化了网络数据样本的维数,优化了神经网络结构,提高了系统的诊断正确率与诊断速度。     

基于模糊神经网络的反鱼雷深弹作战决策

反鱼雷深弹武器是水面舰艇对抗鱼雷的一种新的反鱼雷武器,由它组成的鱼雷防御系统可以拦截潜艇发射的声自导鱼雷、线导鱼雷及尾流自导鱼雷.根据其作战使用特点,建立基于模糊神经网络的智能辅助决策系统,分析了其基本思想,具体实现过程,并应用实例加以验证.计算结果表明:该模糊神经网络模型具有一定的合理性和实用性.     

组合网络与证据理论相结合的电路故障诊断

针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性.     

基于Ptolemy Ⅱ的传感器网络建模与仿真

提出了一种基于传感器网络的目标定位系统的模型,利用PtolemyⅡ建模仿真平台完成该传感器网络目标定位系统的系统级行为描述,同时对该目标定位系统进行建模与仿真,分析了传感器网络目标定位系统的诸多影响因素,并对仿真模型进行了命中率性能测试。测试结果表明,传感器网络目标定位系统对于传感器节点的功耗及信息时间同步窗口具有敏感性,符合传感器网络目标定位系统应用特性,Ptolemy嵌入式系统级设计方法学对指导传感器网络系统设计具有重要意义。