小样本下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断

针对目前基于深度神经网络的柱塞泵故障诊断方法在小样本条件下精度低、模型欠拟合问题,提出一种小样本条件下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断方法。搭建了柱塞泵故障实验台,采集柱塞泵在不同健康状态下的壳体振动信号;使用由卷积层和池化层组成孪生子网络自适应地从原始振动信号中提取低维特征,使用欧式距离判定输入样本对的特征相似度;通过相似度对比的方法扩大训练样本数量并训练孪生神经网络模型;最后,对测试样本进行健康状态识别。实验结果表明：与传统深度神经相比,所提方法在小样本情况下具有更高的准确率。同时,多通道数据融合实验表明：所提方法能够从不同通道的信号中学习到有关故障信息,多通道数据融合可以进一步提高诊断准确率。     

基于自组织与LVQ神经网络的足球机器人协作策略学习

足球机器人系统目前已成为人工智能应用技术研究的重要实验平台，系统的核心部分就是决策子系统。本文主要研究机器人足球比赛中协作策略的学习问题，采用了自组织与学习向量量化（LVQ）神经网络算法实现了两个足球机器人的传球学习。提出了一种协作策略学习的改进算法。该算法通过对网络权值矩阵进行改进，可以显著提高网络的训练质量。仿真和实验结果表明了该方法的可行性与有效性。     

基于小波神经网络的航空发动机建模研究

提出将多个多输入单输出小波神经网络(WNN)组合构造多输入多输出(MIMO)的WNN来逼近MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法，并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练，建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型，用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力。与反传算法神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较，结果表明WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强。     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。     

人工神经网络在电解加工阴极设计中的应用研究

将人工神经网络分析方法应用于电解阴极设计中，将工件曲线和ｃｏｓθ法求得的初始表极曲线构成的加工间隙用简单三角莆单元进行网格剖分，然后以神经单元取代有限元单元和节点，用人工神经网络求解描述极间电位分布的拉普拉斯方程。采用逐层求解电位分布和将电位误差转换为位置误差的方法，实现由工件形状直接设计电解加工阴极。     

应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

一种模糊Modular神经网络模型及其应用

将神经网络模糊系统与模糊C均值聚法相结合，对模糊Modular神经网络进行研究，提出了该模糊神经网络模型的多输出结构及其学习算法，据此开发了模糊神经网络诊断系统，并将其用于某电源分系统的诊断分析，运行的结果表明，该网络模型优于一般神经网络。     

RBFE人工神经网络在四组分络合滴定中的应用

本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定     

机器人务控制研究综述

回顾了机器人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；阐述了作者提出了“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。