基于神经网络的超精密机床伺服进给非线性模型辨识

以双轴Ｔ型结构的超精密金刚石车床的伺服进给系统为研究对象,采用自构造神经网络技术,建立了系统的非线性动态数学模型,为系统非线性控制与补偿提供参考模型     

基于多分辨分析的雷达目标识别方法

针对宽带高距离分辨率雷达的工作体制,提出了一种基于多分辨分析和信息综合的目标识别算法。目标特征由小波变换在相邻分辨率上的能量之比的对数构成。利用多分辨分析,将目标特征分解为反映目标结构概貌的低通特征和刻画目标结构细节的高通特征。利用辐射基函数神经网络分别对目标的低通特征和高通特征进行识别判决,然后将基于目标的低通特征和高通特征的判决信息进行综合,得到最终的识别结果     

等值电路法列写线性网络的状态方程

本文介绍一种手算时用等值电路编写线性网络状态方程的方法。优点是不必列任何方程式,尤其是可以省略消去非状态变量的复杂计算过程。提出一种用检查“量纲”的办法,核对计算是否有误,以便及时纠正。     

导弹武器系统费用-效能分析研究

应用评价武器系统效能和全寿命周期费用理论,建立了导弹武器系统效能、费用和费用-效能分析模型。武器系统的费用-效能分析是一项较复杂的系统工程,它综合了系统战术、技术、经济多方面的因素,按优化原则进行处理,比较和权衡,在众多的方案中选出最优化的一种。     

基于神经网络的语音识别系统

本文研究神经网络的多层感知器模型在语音识别中的应用。为达到实时识别的效果,笔者设计了TMS32010数字信号处理板,它与PC/XT机构成主-从系统,由PC/XT机管理数据,TMS32010进行高速运算,实验中,考察了神经网络对数字语音的识别能力,识别率达到95％以上,结果表明,用神经网络进行语音识别是一种很有前途的方法。     

计算机多媒体及网络技术对教育方式产生的影响

介绍了计算机多媒体技术与网络技术的发展历程,分析了它们对教育方式产生的深刻影响,并探讨了我国教育领域在运用这两种技术方面存在的一些问题     

对基于BP神经网络的一类非线性控制器的结构改进

对一类基于ＢＰ神经网络的非线性系统控制器进行了改进,从而提出了一种结构更简单的控制器模型。通过数值仿真模拟证实了它比以前的研究者给出的方案能更快地收敛     

An absolute approximation algorithm for scheduling unrelated machines

Non‐preemptive scheduling of n independent jobs on m unrelated machines so as to minimize the maximal job completion time is considered. A polynomial algorithm with the worst‐case absolute error of min{(1 ? 1/m)p_max, p} is presented, where p_max is the largest job processing time and p is the mth element from the non‐increasing list of job processing times. This is better than the earlier known best absolute error of p_max. The algorithm is based on the rounding of acyclic multiprocessor distributions. An O(nm²) algorithm for the construction of an acyclic multiprocessor distribution is also presented. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

神经模糊控制及其在舰船动力系统中的应用

介绍了神经模糊控制的原理与方法,考虑了其在舰船动力系统中的应用．     

基于神经网络的四轮转向车辆辨识和控制

车辆的动力学受各种非线性因素(如轮胎特性和路面状况)的影响,因此,利用两自由度线性车辆模型很难描述车辆的动力学.本文提出了一个新的基于神经网络非线性建校和控制能力的4WS控制系统.首先将车辆动力学辩识为一个RBF冈给车辆模型,然后利用该RBF网络车辆模型设计RBF网络控制器.通过计算机仿真说明了所提方法的有效性.