质量矩导弹的神经网络及自适应非线性控制

本文对质量矩控制导弹的动力学方程简化和控制系统的设计进行了研究。详细阐述了所提出的控制方法，介绍了径向基单隐层神经网络进行误差补偿的算法原理，用Lyapunov理论证明了所采用方法的稳定性。在给出了质量矩导弹的六自由度动力学方程和简化后的方程后，用所提出的方法设计控制系统。通过仿真分析，得出了本文所提出的方法具有较好的误差补偿能力的结论。     

铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

NASA航天飞机遥测数据的维特比译码器

用于处理航天飞机遥测数据的数据通信系统已在新墨西哥白沙靶场这里的遥测主控站JIG-56中建成。因为航天飞机数据进行了卷积编码,因此该数据系统需要Viterbi译码器。但是航天飞机采用的是非标准码,过去勾空间飞行器提供译码器保障的工厂已不再生产这些译码器。由于没有其他公司为航天飞机数据译码设计Viterbi译码器,为此研制了这种所需的译码器。本文叙述了这种译码器的性能要求及其设计。     

一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用

分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障     

基于BP神经网络方法的民用航空发动机故障诊断

用航空发动机故障诊断的方法很多,各种方法在具体操作过程中有着不同的作用和意义。本文提出一种依靠人工神经网络方法研究民航发动机各种故障征兆影响因素的作用程度的方法,并利用其仿真数据进行分析,找出具体工作过程中作用相对较大的因素,从而在定时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据。     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

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。     

数字地形数据的二维三次卷积插值

由于数字地形数据库是以网格的形式给出网格点上的地形高度信息，在低空突防轨迹优化过程中，往往需要非网格蹼地形的高度信息和地形曲面的导数，这些都是离散的地形数据库所无法提供的。对二维的地形数据进行插值是解决问题的有效手段。本文提出一种二维离散数据的插值方法－－二维三次卷积插值。该插值函数是地形曲面的三次逼近，具有连续的三阶导数，可以非常好地满足低空突防轨迹优化的需要。仿真结果表明，它具有比双线性插值和     

双向联想记忆集成

由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM.