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41.
本文针对一种新型的倒立摆系统,设计了一个四输入单输出三层BP网络,并对一级旋转倒立摆控制器进行逼近.仿真结果表明,BP神经网络有很广阔的应用领域.  相似文献   
42.
复合材料带缠绕成型过程中,成型工艺参数的选取决定了缠绕制品的性能。采用正交实验法研究各工艺参数对缠绕制品层间剪切强度的影响规律和敏感度,并将正交试验数据与神经网络理论相结合,对带缠绕成型过程进行建模,得到缠绕成型工艺参数与层间剪切强度之间的非线性映射关系,并通过实验验证了模型的可靠性。在此基础上,利用粒子群优化方法在可行工艺参数域内对缠绕成型工艺参数进行优化。仿真与实验结果表明,基于神经网络模型的工艺参数粒子群优化算法能够快速、准确的得到带缠绕成型的全局最优工艺参数组合。使得缠绕制品层间剪切强度达到最优的工艺参数组合为:加热温度115℃,缠绕张力357 N,压辊压力1006 N和缠绕速度0.28 m/s,在最优工艺参数作用下,缠绕制品的层间剪切强度达到102.2 MPa。  相似文献   
43.
叙述可靠性增长的基本概念和神经网络BP算法,着重探讨BP算法用于可靠性增长预测的可能性。通过两个实例的预测结果,与常用的可靠性增长参数模型Duane,Gompertz的结果相比较。实例表明,该方法是可行的,而且是有效的,适应性强。可以预料,它不但能用于仪器设备试制过程中预测可靠性增长,而且可用于武器装备在储存过程之中可靠性下降的预估。  相似文献   
44.
高涵  白照广  范东栋 《航空学报》2019,40(12):323261-323261
针对GNSS-R进行海面风速反演过程中时频域相关物理量较多,数据耦合性强等问题,提出了基于反向传播(BP)神经网络反演海面风速的方法。建立反演过程中相关观测量与风速的对应关系,选取多观测量作为输入,对输入数据进行处理,设置神经元与激励函数,使用BP神经网络自适应调整拟合参数,将风速作为神经网络输出端的特征量提取。反演结果,风速≤ 20 m/s时,反演均方根误差RMSE=1.21 m/s,风速>20 m/s时反演均方根误差RMSE=2.54 m/s,反演结果优于使用时延相关曲线前沿斜率(LES)和时延多普勒相关功率均值(DDMA)方法得到的反演结果,且迭代次数较少,复杂度较低,证明该方法可以应用于GNSS-R海面风速反演。  相似文献   
45.
针对基于故障树( FTA)的故障诊断方法存在的空间爆炸问题和基于神经网络的故障诊断方法存在的训练样本整理困难问题,将故障树和BAM神经网络融合的方法应用于航电系统故障诊断,利用FTA得到系统的故障模式,进而分析归纳出BAM的训练样本,通过联想记忆矩阵并行联想,得到诊断结果,扩展综合故障诊断能力。对航电系统进行故障诊断仿真分析,验证了方法的有效性。并联合基于BP神经网络故障诊断方法,将二者优点结合进行联合故障诊断,验证了联合故障诊断方法的可行性。  相似文献   
46.
本文对BP网络在信号的检测和处理方面的性能进行了分析,对该网络在信号检测中的应用进行了讨论并给出了计算机仿真结果。  相似文献   
47.
将空空导弹攻击区的拟合表示成一非线性逼近问题 ,从而利用模糊逻辑系统的万能逼近性质 ,并结合误差反向传播学习算法 (BP算法 )实现了对导弹攻击区的自动学习。在此基础上 ,提出了利用扩展的 T- S推理进行攻击区分组逼近与综合的方法。仿真结果表明该方法具有精度高、参数少、通用性强等优点。  相似文献   
48.
为了弥补现有飞行训练品质评估系统存在的不足,本文提出利用飞行员生理信号和飞行操作参数来构建评估指标体系。建立了基于BP神经网络的飞行员飞行训练品质评估模型,通过已完成训练的网络的权值分布计算出各输入指标对最后评分结果的影响,并通过算例分析检验了该模型的可靠性。检验结果表明:经BP神经网络模型训练得到的结果和样本的专家评分基本吻合,选取的评价指标有效,该评估模型能够有效地将飞行员生理信号与飞行训练参数相结合,对飞行员的飞行训练品质进行评价。  相似文献   
49.
汽车牌照自动识别技术研究   总被引:51,自引:0,他引:51  
提出了一种汽车牌照的自动识别算法:先对图象进行直方图均衡,平滑去噪,二值化预处理,再根据车牌上文字变化特点快速,准确地从复杂背景中分割车牌最后采用投影-变换系数法取汉字,英文和阿拉伯数字的不同维数的特征,送到相应的BP神经网络中进行识别,较好地解决了汽车牌照的自动畜产  相似文献   
50.
采用遗传算法与神经网络相结合的方法研究救护直升机的效能评估,建立了评估指标与效能评估值的非线性关系,克服了传统线性评估方法的不足,结果表明GA-BP算法能够很好地评估救护直升机效能,并保持了很高的精确度;同时,采用BP-GA算法对救护直升机的指标进行了优化,结果同样表明该方法可以有效地优化救护直升机的指标.  相似文献   
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