忆阻细胞神经网络及图像去噪和边缘提取中的应用

结合忆阻器的记忆特征和细胞神经网络高效并行处理能力,将忆阻器作为可编程连接权值,提出了一种具有忆阻器特性的细胞神经网络.计算机仿真验证了提出的忆阻细胞神经网络用于图像去噪和边缘提取的有效性.     

航线客运量影响因素分析及预测

竞争加剧使得航线经营遇到更大的挑战,航线客运量的影响因素分析和预测是降低航线经营的风险性的前提.从详细的影响因素分析着手,选择航线客运量影响因素并引入主成分分析,确定主要影响因素,选定合适的预测模型,得出预测结果.此套方法和模型可用做航空公司进行航线客运量因素分析及预测的基础.     

用于目标跟踪的神经网络综述

几组不同的研究者从不同的观点出发来研究目标跟踪。目标跟踪研究的演变与发展历程中的一个最重要的事件就是对目前运用于目标跟踪的算法和技术进行体系结构革命的新趋势；即神经网络的出现以及它们在非线性动态系统上的应用。已有文献证明，先进的跟踪算法的数学复杂性已经远远超过了普通数字处理器的计算能力。自从引入卡尔曼滤波器以来，几种非常有效的数学工具已经运用到了目标跟踪技术中，如，概率数据关联，相关和选通，证明推     

制导规律研究综述

系统地论述了古典和现代的一些制导规律的研究现状,分析了它们的优点和不足、适应范围和局限,并讨论了它们的发展前景.     

集成神经网络在智能故障诊断技术上的应用

针对单子神经网络的局限性提出了将神经网络技术集成用于智能故障诊断的思想,并对集成神经网络的诊断系统的结构和工作原理进行介绍.最后,给出一个基于两个BP子网的故障诊断系统的实例,详细介绍其诊断过程,并对其结果进行了分析.     

基于进化策略结合BP神经网络的景象匹配算法研究

基于进化策略结合BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。提出并实现了一种高效的基于进化策略结合BP神经网络的景象匹配算法。实验表明该方法的收敛性能及学习速度优于标准BP神经网络算法，具有寻优的全局性、精确性。     

基于神经网络的翼盒结构响应重构方法应用

翼盒结构复杂，航行中承载条件恶劣，利用有限测点信息重构其它位置响应对于实时健康监测具有很强的现实意义。通过误差反向传播神经网络训练得到响应之间的非线性关系，建立基于神经网络的响应重构方法，开展有限元分析对其进行数值仿真验证，并将该方法应用于实测随机激励环境下翼盒典型承力结构的响应重构及损伤定位与判断分析。结果表明：采用该方法重构出的预测响应功率谱密度的均方根相对误差不超过1.90 dB，主要频点误差小于10%；判断出翼盒关键测点e 的损伤或故障发生在所截取片段数据3 s 后，其故障特征频率为240 Hz 左右，该方法应用于响应重构预示及健康监测分析具有可行性。     

畸变信号重建的神经网络方法

分析了通信信道在传输信号时使信号发生畸变的现象，提出用径向基函数神经网络方法描述信道的畸变特征，并利用此方法作了仿真计算，结果表明用神经网络方法进行畸变信号重建效果较好。     

用于制导炸弹的自适应自动驾驶仪

制导炸弹传统的自动驾驶仪设计过程中需要一个高精度的空气动力学模型，以表示系统非线性的增益图表。本文提出一种简化自动驾驶仪设计过程的方法，就是设计一个相应于简单飞行条件下的反相控制器和一个在线神经网络，神经网络用于处理因近似逆控制产生的误差，这样不仅简化了设计过程，也无需准确的空气动力学数据，尤其是大攻角I晦界值或其它空气动力的非线性部分，在设计过程中逆过程的选择本身可以建立相应的临界值，并在学习过程中进行比较，文章最后给出了完全六自由度制导炸弹应用上述方法仿真后的结果。     

一种用于小波网络综合的自构造算法

讨论了一种新颖算法来进行小波网络综合。这种算法拥有自构造能力。用这种方法 ,网络可以从一个空的隐层神经元开始 ,然后自动增长。仿真表明 :所提算法优于已报道的其他算法 ,并给出了部分仿真结果。