模糊神经网络在发电机励磁控制中的应用

采用含有惯性项学习算法的BP神经网络代替模糊PID控制器,对同步发电机励磁控制系统进行仿真。仿真结果表明,在系统遭受扰动或突加减载时,所设计的模糊神经网络励磁控制器具有良好的控制效果。     

基于风险控制的装备供应链网络设计模型

针对风险管理中的装备供应链正向（供应）网络设计问题,在对装备供应链风险和成本进行量化分析的基础上,综合考虑风险和成本2方面因素,建立了基于风险控制的装备供应链网络设计优化模型。并设计了遗传算法对模型进行求解,给出在指定风险水平下最优设计方案与总成本。最后通过实例分析和计算,结果表明,该优化模型合理、有效、可行。     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用,基于BP网络构造神经网络预测器,利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络,根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小,得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤,讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明,这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

卫星通信网作战效能评估研究

通过对卫星通信网完成信息传输作战任务的能力分析,建立了卫星通信网作战效能评估指标体系;将模糊层次分析法和熵权法相结合,建立了确定指标权重向量的综合集成赋权模型,采用专家打分和隶属度函数法计算单因素模糊评估向量,采用相对状态特征值对评估结果进行处理,建立了模糊综合评估模型,实现了卫星通信网作战效能的评估,并对评估结果进行了分析。     

基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

基于n-宗派的C2组织协作性量化分析

C2组织的协作性是目前信息化战争研究中的一个热点。利用"社会网络分析方法",对C2组织的指挥控制关系网络模型进行"n-宗派"分析,可以有效地揭示组织的子结构特征以及定量地研究组织的协作性。分析了指挥控制关系网络模型n-宗派中"n"的现实意义,设计了"宗派协作指数"和"组织协作指数"的计算方法和公式。结合示例,以2-宗派为例说明了C2组织协作性量化分析的步骤和过程。研究表明,基于n-宗派的C2组织协作性量化分析具有可操作性和现实意义。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

多域光网络中的一种支持多播业务的动态RWA算法

路由与波长分配(RWA)仍是下一代智能光网络中的一个核心问题。由于下一代智能光网络将被划分为多个路由域进行分布式的网络管理,因此传统光网络中的那些基于全网信息的 RWA 算法将不再有效。与此同时,随着光网络中多播业务的不断增加,RWA 算法的研究中又出现了一些新的挑战。为解决这些问题,文章结合多播业务的需求,提出了一种适用于多域光网络中的可支持多播业务的动态 RWA 算法,并对其进行了计算机仿真研究,分析了算法的性能。     

城市居民小区地震火灾发生率的非线性预测

利用人工神经网络对地震火灾发生率进行非线性预测具有实用价值和理论意义。分析了人工神经网络预测的优势和不足,并提出算法改进意见,在综合分析人工神经网络预测的工作机理、构造方式以及影响城市居民小区地震火灾发生率的主要因素的基础上,构造人工神经网络模型进行火灾发生率的实例预测,并针对预测结果分析了各影响要素对地震火灾发生率发生影响的强弱程度,非线性预测的结果与预期结果相符。     

高校教育信息化建设问题及对策

高校信息化建设是高校建设的一项重要任务,我国高校信息化经过十几年基础设施建设后,现阶段仍然存在一些问题。总结分析现阶段教育信息化建设中存在的问题及解决策略,有助于高校教育信息化建设健康、有序发展。