应用神经网络的手写体数字识别算法研究

结合程序代码论述了1个手写体数字识别程序的原理。该识别程序应用了神经网络来实现其功能,采用BP网络。主要论及了关于BP网络的3个问题:反向传播算法;提高BP网络收敛速度的算法;以及文中提出的对网络进行修剪以期能改善其推广能力的1种算法。     

基于H?滤波算法的BP网络在SINS/GPS中的应用

实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。     

用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究

利用神经网络进行故障诊断是近些年来所兴起的一种重要的智能诊断方法。我们就是根据航空维修的特点及神经网络的优点, 提出了应用BP网络对飞行器的故障进行学习、训练和诊断的想法。同时, 为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷, 我们利用遗传算法(GA)对其进行了改进。我们利用面向对象的计算机编程技术, 开发了一个软件程序, 初步试验, 取得良好效果。最后讨论了在航空维修方面智能诊断的未来发展趋势。     

一种BP网络自整定PID控制算法及其在NF-6风洞控制中的应用

NF-6风洞是一座增压、连续、高速回流式风洞，对各子系统的控制性能都有较高的要求。针对NF-6风洞对模型姿态系统控制性能提出的高要求，提出了一种BP网络自整定PID控制策略，并结合现有的改进型PID控制思想对其进行了进一步的分析与改进。仿真结果及初步应用表明：该算法在算法收敛性、实时性及控制精度上较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高。     

基于蚁群改进 BP算法的组合预测模型在军械器材需求预测中的应用

针对在军械器材采购计划制定环节中的器材需求测算问题,提出基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先结合历史数据,利用多元线性回归预测法和自回归滑动平均模型（ARMA）进行初步预测,将初步预测的结果作为蚁群改进BP网络的输入,从而得到最终的预测结果。实验结果表明,基于蚁群改进BP算法的组合预测模型能够对积累的历史数据进行充分的应用,并且有较高的预测准确性。     

基于改进BP网络的手写体汉字识别技术

研究了手写体汉字识别技术，采用改进BP算法进行网络训练，提高了算法的收敛速度。同时，利用神经网络完成了汉字识别系统的实现。实验表明系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题，提高了识别效率。     

嵌入式大气数据传感系统的改进算法

简要介绍了嵌入式大气数据传感系统及其空气动力学模型,提出了求解动、静压和修正参数的改进算法.改进算法首先应用Moore-Penrose广义逆矩阵对非线性方程组进行简化.然后采用改进迭代算法和BP神经网络求解动、静压和修正系数.改进算法在精度、可靠性和实时性上都能满足系统的要求.应用BP神经网络,达到系统要求的精度所需要的计算时间只相当于原有算法的5%,具有更大的实时性优势.     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

基于BP神经网络的飞机装备维护人员综合素质评估

在分析了影响维护人员素质的因素后提出了基于BP神经网络对维护人员综合素质进行评估的方法.利用BP神经网络建立了维护人员综合素质的评价模型,并通过使用改进算法进行了训练.训练测试的结果表明,该方法具有较高的可行性和有效性,为全面评估维护人员的素质提供了一种方法.     

基于GRNN网络的燃气轮机可靠性预测研究

本文根据采集的实际运行数据,利用神经网络较好的高度非线性映射性能,通过对后传播网络（BP网络）和广义回归神经网路（GRNN网络）的优化设计,来预测燃气轮机实际运行中的可靠度。通过算法实现和结果的对比分析表明：BP网络和GRNN网络都能解决高度非线性问题,但在训练时间和精度上GRNN网络具有更为优良的逼近能力。神经网络方法为燃气轮机的可靠性预测提供了有力的工具。