多层前向BP网络函数逼近能力的研究

对多层前向神经网络的函数逼近能力进行了研究，讨论了用多层前向ＢＰ网络来逼近非线性函数时，输入激励信号的选择和增加隐层层数和每层神经元个数对逼近精度的影响。为了在隐层层数、每层神经元个数有限的情况下，加快网络学习速度，改善逼近效果，本文提出了利用对被逼近函数的先验知识，在隐层前加一函数层的思想，并通过仿真证明了其有效性。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

动态神经网络的模型检验

讨论了利用仅含一个隐层的前馈多层神经网络来辨识离散时间非线性动态系统时的模型检验问题。从估计理论出发，加上实际应用的考虑，提出了一种检验神经网络模型适用性的综合误差指标（ＳＥＩ）准则，并利用学习速度快、收敛性能好的递推预测误差（ＲＰＥ）学习算法，对两个例子进行了仿真计算。结果表明：综合误差指标准则可用来检验非线性动态系统的神经网络模型。与相关检验法相比，综合误差指标准则具有计算简单、使用方便等优点。最后，指出了今后的研究方向。     

基于小生境遗传自适应RBFN的歼击机故障认定方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度的分类一直是个核心问题。本文提出了将自适应RBF神经网络与小生境遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类;小生境遗传算法用于寻找最优的网络宽度值。两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的俭省的网络。用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的故障认定。     

工件以圆柱面在Ⅴ形块上定位时对刀尺寸的确定

本文应用尺寸链理论，讨论工件以圆柱圆在V型块上定位时对刀尺寸的计算，分析了因定位基准面单边误差对计算的影响。提出了相应的解决措施，及对刀尺寸确定的方法，为保证和提高工件加工精度提供了理论依据。     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

归一化RBF网络的结构优化策略

针对归一化RBF网络，利用基于山峰函数的减法聚类算法构造归一化RBF网络的初始结构，采用奇异值分解(SVD)算法分析了网络隐含层节点与奇异值、累积贡献率以及索引向量的关系，并对归一化RBF网络的结构进行了优化。最后，对该优化策略的可行性和有效性进行了仿真验证和性能比较。     

基于神经网络的飞机主要参数估算方法

根据飞机设计要求来选择主要参数往往涉及许多不确定的因素。本文基于多层神经网络计算模型，提出了一种新的飞机主要参数的估算方法，并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于喷气支线飞机和喷气公务机主要参数的估算，测试结果表明估算误差均在10％之内。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。     

基于人工神经网络的微重力流动冷凝换热预测

微重力条件下管内流动冷凝换热系数是空间热交换器设计的基础依据,但其实验数据稀缺,故有必要建立精确的预测模型。文中提出了一种基于人工神经网络的微重力下管内流动冷凝换热预测模型。选取误差反向传播（Back propagation, BP）和径向基函数（Radial basis function RBF）两种神经网络,以水力直径、饱和温度、质流密度、干度及与工质热物性有关的参数作为网络输入,冷凝换热系数作为网络输出。结果显示,BP神经网络预测的均方根误差为237、平均绝对百分误差为4.32%;RBF神经网络预测的均方根误差为165、平均绝对百分误差为2.35%。相对于BP神经网络,RBF神经网络精度更高。基于RBF神经网络的微重力下管内流动冷凝换热模型预测值与94%的实验值和数值模拟结果的相对误差在±10%以内。     

工件以圆柱面在V形块上定位时对刀尺寸的确定

本文应用尺寸链理论,讨论工件以圆柱圆在V型块上定位时对刀尺寸的计算,分析了因定位基准面单边误差对计算的影响。提出了相应的解决措施,及对刀尺寸确定的方法,为保证和提高工件加工精度提供了理论依据。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应回馈递推控制

文章针对一类非线性系统,研究了一种基于回馈递推法的自适应神经网络控制方法.首先基于隐函数定理和中值定理推导出模型跟踪误差的动态特性,再利用多层感知器神经网络并设计适当的权值调整规则使其能够自适应的逼近和补偿误差提高系统的鲁棒性.基于Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号有界且跟踪误差收敛到一个很小的邻域,所得到的闭环系统是一致稳定的.仿真结果验证了所研究算法的有效性.     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类具有未知常数控制增益的非线性系统，基于滑模型控制原理并利用Ⅰ型模糊系统的逼近能力，提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案，该方案通过引入最优逼近误差自误应补偿项来消除建模误差的影响，从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件，通过理论分析，证明了闭环控制系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

多孔介质传热传湿过程多层不连续问题的数值分析

提出了一种基于有限体积法预测非线性边界条件下多层多孔介质内的传热传湿过程的数值分析方法。求解过程中考虑了瞬态边界条件，从而避免了通常处理中边界条件设定为常数而给计算带来的误差，对于多层多孔介质每一层物性参数的非连续性，采用了有效的有限差分逼近处理。利用该处理对典型的三层墙体层与层界面处相对湿度的瞬态值进行了预测，计算结果与Liesen R J等的传递函数求解方法符合很好。     

任意铺设复合材料矩形经典薄扁壳静力响应一般解析解

给出了复合材料扁壳结构解析求解新体系-新型复级数体系，以此首次建立了复合材料板壳结构一般解析解。数值计算验证了一般解的收敛性和稳定性。计算表明当扁壳曲率趋向0时层合扁壳解数值上逼近层合平板解数值。     

多层壁瞬态温度分布计算

风挡玻璃电防冰和除冰装置、飞机机翼及直升机旋翼电除冰装量都是有内加热的多层壁。这些多层壁中温度分布计算不仅在这些装置的设计计算中是必需的，而且在考虑多层壁的热变形及热应力时也是必要的。本文用数值法对有内加热的多层壁温度分布进行了研究，根据导热微分方程及各种边界条件，用克兰克－尼可尔辛法推出了典型结构的有限差表示式，然后用高斯－赛德迭代法求解线性方程组，得到了可用于多层壁瞬态温度分布的计算软件。本文用该软件对实际的多层金属壁及多层玻璃作了计算。计算表明，计算结果与文［３—５］所得结果相符。本文所述的方法可推广到二维及三维瞬态多层壁温度分布计算，也可用于无内加热层的多层壁温度计算。     

TW—1拖靶外形布局分析和气动力特性估算

本文从气动力特性、使用性、经济性及工艺性等方面分析和选定高亚音速ＴＷ－１拖靶的气动外形布局，并提供了工程估算拖靶外形气动力特性的方法。用此法计算了拱形头部及钝头部拖靶的气动力，其拱形头部拖靶的升力及力矩特性计算结果与风洞实验结果吻合很好（误差≤５％），零升阻力系数误差约在１０％～２０％之间。但就整个拖靶系统阻力（包括拖靶及拖索阻力）而言，拖靶本身的阻力只占到１０％左右。因此本文提供的估算方法能满足     

基于RBF神经网络的非线性观察器设计

提出了一种新的非线性观察器设计方法。与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同，该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项，故提高了状态估计的精度。基于李亚普诺夫方法，证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零。仿真结果表明，所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能。在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景。     

任意平面曲线的圆弧逼近方法

提出了一种根据给定精度逼近平面任意曲线的方法。该方法可以逼近任意次有理Ｂ样条曲线以及非均匀有理Ｂ样条曲线，尤其克服了双圆弧逼近方法的局限性实现了对封闭曲线的圆弧逼近。该方法独立于坐标系，独立于曲线类型。实际应用结果表明，它是一个适用于ＣＡＤ／ＣＡＭ集成系统任意平面曲线的圆弧逼近通用算法。本文对边界条件确定、误差修正和拐点处理进行了一定的研究，得出了一些价值性高、实用性强的结论，为数控加工任意平面曲线提供了一条简捷、易行、可靠的途径。     

双程机电耦合效应对压电层合板机电响应的影响

基于一阶剪切变形理论和压电方程，推导了压电层舍板本构方程，得到一个双程压电-机械耦合的有限元模型，它可以对具有任意分布的表面粘贴式或嵌入式压电传感器和驱动器的复合材料层合板的机电响应进行分析。所得算例的计算结果与文献中的实验结果或ANSYS分析结果非常吻合，也显示了在压电传感器有信号输出时，单程压电-机械耦合的有限元模型所存在的误差。