BP算法各种改进算法的研究及应用

在简述ＢＰ网结构、算法及优缺点的基础上，详细研究了ＢＰ算法的改进方法及措施，即“步长自适应”、“训练集归一化”、“导数提升”、“各层变尺度”、“训练集重组”及“隐含层节点数的确定”。本文以实例在ＢＰ网的训练时间和预报精度两方面，将上述各改进的算法与经典算法做出对比，对比结果表明，合适地选取改进算法将大大加速ＢＰ网的训练时间并有效地提高ＢＰ网的预报精度。  

采用BP神经网络的惯导初始对准系统

针对随机系统，提出了基于多层神经网络的滤波器，并将其用于惯导初始对准中。采用ＢＰ网络替代初始对准系统中的闭环卡尔曼滤波器，可以确保系统的误差状态始终为小量，实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能。仿真结果表明，这种方法简化了系统运算的代数结构，提高了系统状态估值运算的实时性，而对准系统的精度又与原来采用滤波器的精度相当。  

一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法

提出在BP神经网络中使用粗糙集理论网络的设计，由于粗糙集理论有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度，所以通过两者的结合，可以得到一种可理解性好，计算简单，收敛速度快的神经网络模型，这种神经网络的算法的主要过程为：首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则，然后根据这些规则构造神经网络稳含层的神经元个数，最后用BP算法迭代求了网络的各种参数，完成网络的设计，本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。  

基于BP神经网络的复合材料性能预测

针对复合材料性能表征十分复杂、困难的情况,利用人工神经网络的BP算法,建立了复合材料性能预测模型。模型由3层神经元组成,分别为输入层、隐含层和输出层。以碳/陶瓷复合材料性能与成分的关系为研究对象,选取了38组实验数据作为学习样本,模型总误差为0.18,用建立的网络预测未知,并给出预报曲线。和试验值相比较表明,所建立的网络能反映碳/陶瓷复合材料组分与其材料性能之间的关系,为实验设计提供了新的思路,节省了时间和劳力。  

机器人力控制研究综述

回顾了机器人力控制研究历史及目前的力控制研究现状；详细分析了现有的四种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、自适应控制策略、智能控制新策略；阐述了作者提出的“力／位并环控制”的智能新策略；提出了机器人力控制的四大关键问题：位置伺服、碰撞冲击及稳定性、未知环境的约束、力传感器；文末展望了力控制研究的发展趋势——智能控制。  

随机需求情形VRP的Hopfield神经网络解法

在涉及物资分发与收集或提供服务的诸多部门中有着各种各样的ＶＲＰ（车辆路由问题），现有的对于ＶＲＰ的研究主要集中在需求是确定性的情形。由于实际情况中需求往往是随机的，随机性需求情形ＶＲＰ的研究近年来得到了国内外学者的重视。本文利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络解组合最优化问题时计算量不随维数指数增加这一优点，针对一类随机需求情形ＶＲＰ给出了一种Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络解法。文中描述了相应于该ＶＲＰ  

多层前向BP网络函数逼近能力的研究

对多层前向神经网络的函数逼近能力进行了研究，讨论了用多层前向ＢＰ网络来逼近非线性函数时，输入激励信号的选择和增加隐层层数和每层神经元个数对逼近精度的影响。为了在隐层层数、每层神经元个数有限的情况下，加快网络学习速度，改善逼近效果，本文提出了利用对被逼近函数的先验知识，在隐层前加一函数层的思想，并通过仿真证明了其有效性。  

非线性系统的神经网络控制器设计

神经网络是解决非线性系统控制问题的一种新颖而有效的方法。文中主要讨论了神经网络在非线性控制中的应用，针对一个典型的非线性系统，采用不同的神经网络控制结构，设计了不同的控制器，并进行了数字仿真。比较了它们的优缺点。作者的研究对神经网络在控制领域当中的应用具有一定的理论指导作用。  

基于神经网络动态逆的歼击机自适应跟踪控制

基于神经网络动态逆方法，给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案。应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个“瓶颈”问题，并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化，从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或者忽略的弊端。对由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差，通过自组织模糊小脑模型关节控制器(Self—organizing fuzzy cerebellar model articulation controller，SOFCMAC)神经网络在线进行修正。SOFCMAC神经网络扩大了寻优空间，使其能更好地重构系统逆误差，最终实现准确的鲁棒自适应跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机姿态系统控制的仿真研究，表明了本文方法的有效性和可行性。  

结构健康监测系统中的频率响应方法

本文就频率响应方法在结构健康监测系统中的应用进行研究。运用有限元方法计算了圆形通孔与分层两种损伤对复合材料结构动态特性的影响,尝试利用RBF(径向基函数)神经网络对损伤进行识别与定位,并取得不错的结果;对频率响应方法在结构健康监测系统中应用的可行性及其在健康监测系统中的应用进行讨论。