基于神经网络的型腔电火花加工工艺效果预测模型

针对电火花加工的工艺特点及其复杂性 ,提出了一个基于神经网络的型腔电火花加工工艺效果的预测模型 ,可映射出电参数和加工结果之间的关系。计算机仿真结果显示了其良好的预测精度 ,最后分析了引起预测误差的原因     

SLFM网络及其学习算法的改进

介绍了一种新型的人工神经网络--有监督线性特征映射(SLFM)网络,它综合了BP网络的可监督性和SOM网络算法简单的优点,具有学习速度快、精度高、扩展能力较强的优点.文中讨论了SLFM网络的拓扑结构和学习机制,并对网络的学习算法进行了改进,对比实验表明,改进后的SLFM网络其性能得到了进一步的提高.     

Intelligent modeling and identification of aircraft nonlinear flight

In this paper, a new approach has been proposed to identify and model the dynamics of a highly maneuverable fighter aircraft through artificial neural networks（ANNs）. In general, aircraft flight dynamics is considered as a nonlinear and coupled system whose modeling through ANNs, unlike classical approaches, does not require any aerodynamic or propulsion information and a few flight test data seem sufficient. In this study, for identification and modeling of the aircraft dynamics, two known structures of internal and external recurrent neural networks（RNNs） and a proposed structure called hybrid combined recurrent neural network have been used and compared.In order to improve the training process, an appropriate evolutionary method has been applied to simultaneously train and optimize the parameters of ANNs. In this research, it has been shown that six ANNs each with three inputs and one output, trained by flight test data, can model the dynamic behavior of the highly maneuverable aircraft with acceptable accuracy and without any priori knowledge about the system.     

决策支持系统中基于神经网络的非线性预测方法

本文说明了在决策支持系统中引入人人工神经网络模型进行预测的原因，并介绍了在DSS中用于非线性预测所采用的神经网络模型，以及基于这种网络模型进行非线性预测的基本原理和具体的学习算法。     

基于多处理机系统在超立方体上并行仿真BP神经网

摘 要 本文介绍了人工神经网络的基本实现途径，并对 Intel iPSC860／P超级计算机系统作了简介，给出了在超立方体上实现BP算法并进行并行仿真所得到的结论     

基于人工神经网络的柔性铰链结构动力修改

利用有限元软件计算出柔性铰链结构参数与振动频率的训练样本,然后通过样本训练人工神经网络建立了柔性铰链结构振动频率与其结构参数的非线性映射关系,最后利用训练好的神经网络修正框架的结构参数以满足设计要求的固有频率。     

基于网络流仿真的潜通路分析方法

针对线索表法在分析潜通路问题过程中约束条件过多的问题,在人工神经网络分析法的基础上应用网络流仿真进行潜通路分析.根据电路元件的电气特性以及人工神经网络的特点,建立了元件的定性仿真模型,确定电路网络的构成方式.通过网络流仿真模拟电流在电路系统中的扩散过程,预测电路中负载的响应.通过对比电路网络中负载的设计响应以及通过分析预测得到的负载响应,就可以判断出电路网络是否存在潜通路问题,并且找到发生潜通路问题的原因.该方法可以正确预测电路网络中的负载响应,克服了线索表法的缺陷,减少对分析已知条件的要求以及人为因素对分析结果的影响.     

基于改进人工神经网络的航天器电信号分类方法

根据航天器系统级电性能测试工作中数据量大、任务繁重的特点,设计了基于人工神经网络的智能分类系统,对原始测试数据进行智能化分类,将非线性的调试经验以数据的形式储备,可在减少测试工作中对人为经验依赖的同时为航天器信号识别快速提供专家知识。考虑到经典的人工神经网络系统有训练时间长和对网络初始权值的依赖程度高等不足,利用主成分分析对数据进行压缩和自动编码技术对网络权值进行初始化。实验数据测试表明:与传统方法相比,本文提出的改进学习系统的分类准确率、稳定性和响应速度均得到显著提高。      

基于人工神经网络的驾驶员操纵行为模型

驾驶员操纵行为受到自身、外界环境和被控对象等多方面的影响,因此驾驶员模型具有非线性的特征。神经网络模型克服了拟线性模型不能反映驾驶员非线性操纵的问题。为了获得建立模型的数据,利用地面模拟器使飞行员对一系列指令进行精确跟踪。获得的指令、飞机状态和驾驶员输入信息等参数即可作为神经网络模型的训练样本。神经网络驾驶员模型的训练和测试结果表明,该建模方法是合理、准确的,可以应用于人机闭环系统中驾驶员操纵的研究。