基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

一个基于WINDOWS环境的网络连接服务

该文介绍了在校园网环境及WINDOWS平台，采用TCP/IP协议设计并开发PING网络连接服务和客户机/服务器功能的VC^ 程序。     

大型训练模拟器网络系统设计

大型训练模拟器是一个典型的分布式仿真系统(DIS),计算机网络系统是其核心组成部分。文中介绍了一种采用两级网络结构的设计方案．详细说明了网络系统的软硬件组成和控制方式,并说明了HLA标准在系统中的作用。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

WDM光网络中动态波长分配算法综述

WDM是光网络中的重要技术之一,而路由与波长分配问题是其在应用中的关键问题。本文以WDM光网络的相关研究为背景,综述了该领域已有的波长分配算法,对该领域的研究成果进行了总结,同时为下一步研究提出了新的思路。     

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。     

高校教务管理模式探析

该教务管理模式是在总结全国现有大多数普通高校教务管理模式的基础上进行开发研究的,其高效的事务处理机制和信息管理模式,为学校的教务工作提供了直观的评价数据,为提高教务工作效率和推进高校教学改革提供了重要的参考依据。利用先进的技术手段和指导思想提高教育、培养、管理水平,对人才的综合素质培养,对打造高品牌大学均有深远意义。教务管理模式系统是数字化校园极为重要的组成部分之一,实现统一、规范、自动化、高效的信息管理系统事在必行。     

洪都集团企业级信息系统数据备份策略研究

分析了洪都集团当前企业级信息系统数据备份系统中存在的问题,结合目前的主流数据备份策略,提出了基于SAN(存储局域网)的高速、可靠、安全的洪都集团新的企业级信息系统数据备份策略。