神经网络在塑性加工中的应用

综述了神经计算理论在塑性加工中的应用情况，介绍了ＢＰ网络的原理和应用的具体方法，并对应用的前景和存在的问题进行了初步的探讨。     

一类组合神经网络在协同空战分析中的应用

为了在恶劣、复杂的协同空战环境里帮助飞行员进行更有效的决策，在其指挥级，提出了一类有／无教师组合神经网络－ＰＢ－ＳＯＦＭ网络，并用它来完成目标分析和攻击排序。对于典型的２：４空战，给出了ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的结构，并探讨了各个子网的训练和测试方法，及该组合神经网络的使用方法。设计并实现了一个基于ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的多机协同空战仿真系统。仿真结果表明，该系统是可行的。     

基于组合式神经网络的机场道面使用性能参数的预测

由于道面使用性能参数的变化是各影响因素逐年累积的结果，本文提出出了对部分影响因素原始值进行累加，生成新的时间序列值作为输入参数的方法；并采用组合式神经网络来预测机场道面使用性能参数，从而改进了文［１］的网络结构，且预测结果优于文［２］。     

基于混沌遗传算法优化神经网络方法的救护直升机效能评估与指标优化研究

采用遗传算法与神经网络相结合的方法研究救护直升机的效能评估,建立了评估指标与效能评估值的非线性关系,克服了传统线性评估方法的不足,结果表明GA-BP算法能够很好地评估救护直升机效能,并保持了很高的精确度;同时,采用BP-GA算法对救护直升机的指标进行了优化,结果同样表明该方法可以有效地优化救护直升机的指标.     

改进的小波均匀化方法求解小周期系数抛物型方程

对传统的小波数值均匀化方法通过加入逐层修正的步骤进行了改进,并将改进后的方法用于求解具有小周期系数的抛物型方程。数值算例结果表明：在保持较高计算效率的同时,改进后的方法比改进前方法在精度方面有明显的提高。因此,改进后方法是小周期系数抛物型方程的一种高效率、高精度的数值求解方法。     

应用小波神经网络进行负荷预测的MATLAB编程仿真

以咸阳地区的电力负荷数据为背景,应用小波神经网络进行短期负荷预测工作,并详细介绍了其MATLAB的编程与仿真。利用MATLAB 7.0的神经网络及小波工具箱函数进行编程仿真,不仅编程简洁,而且收敛速度快。因需要大量的训练数据进行训练,介绍了在实际编程时所用技巧。     

先进重构飞行控制技术和方法研究

重构飞行控制技术本质上是一种容错飞行控制技术，它使飞控系统具有适应未知故障和损伤的能力，从而可以有效地提高安全性和任务效能。先进重构飞行控制技术在原有的基础上更加强调自适应的能力，而不再依赖故障诊断和隔离（FDI）系统，因而促进了鲁棒控制、智能控制和逢适应控制技术在该领域的交叉和融合。首先回顾了重构飞行控制技术的发展现状，然后给出了几种先进重构控制方法，并总结了先进重构飞行控制技术的主要技术优势，最后展望了它的发展趋势和应用前景。     

高斯型小波在APC识别中的应用

研究了高斯型复小波时频分析方法用于人机耦合振荡(APC)探测的有效性和可行性。基于小波理论分析了高斯型复小波的时域和频域关系,构造了高斯型复小波滤波器。确定了一组识别APC的逻辑模型和参数,并对一起横向APC事件的记录数据进行了分析处理。结果表明,高斯型和双曲高斯型复小波变换都可较准确地探测出APC,但后者实时性更好。     

模拟电路故障诊断新方法

在BP型ANN网络用于模拟电路故障诊断的基础上,提出了利用GA辅助设计的BP型ANN实现模拟电路故障诊断的新方法。实例验证表明,新方法的诊断精度、诊断速度以及建立诊断模型的自动化程度都有了较大的提高。     

直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法，以旋翼涡环状态试验数据为基础，研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响，分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明，神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。