基于神经网络的电机智能保护器研究

介绍了一种电机智能保护装置系统，分析了对电动机进行各类保护的原理，并且针对过载保护．提出一种基于人工神经网络的电动机长期过载运行温升预测的算法，将这种算法应用于实际的保护中．有效地弥补了不能用数学模型精确描述电机运行中发热和散热过程的缺陷。实验证明，在样本足够多的情况下，这种方法是切实可行的。     

基于BP神经网络的战斗机采购费用估算

介绍了飞机采购费用的构成,概述了飞机采购费用的估算方法;简单描述了人工神经网络的基本原理,以此构建了BP网络模型;最后,利用神经网络方法对飞机采购费用进行估算,并用MATLAB进行仿真,取得了比较满意的结果。     

一种新的极点配置广义预测控制方法

 提出一种新的极点配置广义预测控制方法,该方法在性能指标函数中引入控制增量的当前及过去值项来进行闭环系统极点配置,同时通过调节控制器中的设计参数可改进闭环系统动态性能,且能保证闭环系统无稳态输出误差。     

固定——固定型无阻尼弹簧质点系统的质量优化问题

讨论了基于系统总质量最优化要求下的固定-固定型无阻尼弹簧质点系统的构造问题,通过求解广义逆特征问题获得了该问题的可解性条件和解的表达式,给出了数值算法和算例.     

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

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.     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器，将遗传算法和BP算法相结合，提出了一种新的自适应遗传BP算法，利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明，基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法，具有很好的目标识别效果。     

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.     

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。