军用航材智能化保障的技术构建

针对军队航材保障效率较低、反应时间过长等问题,结合国防与军队信息化、智能化建设的实际,提出了军用航材智能化保障模式;通过运用物联网、神经网络、云计算等方法,对智能化保障模式各功能的实现提出支撑技术,航材智能化保障模式各项功能得以实现;通过对军用航材智能化保障进行模式构建,并就该模式下各功能模块的实现提出支撑技术,革新保障方式,有效提高了航材保障的效率。     

POD-BPNN预测模型及结冰条件不确定性量化

当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。     

基于神经网络的降落伞落点散布快速生成方法

为了解决使用蒙特卡洛法计算降落伞落点散布慢的问题,提出了组合使用降落伞运动模型和神经网络产生落点散布,并利用硬件加速神经网络推理过程的方法。降落伞运动模型用于产生散布中心,神经网络用于产生相对于散布中心的落点。验证了两种不同结构的神经网络：多层感知器和转置卷积神经网络。发现降落伞运动模型结合多层感知器计算得到的降落伞落点散布和使用蒙特卡洛法计算得到的落点散布最为接近。同时,降落伞运动模型和多层感知器或者转置卷积神经网络组合使用都可以达到实时计算降落伞落点散布的效果。因此,提出的方法可以较好地应用于高时效性场景下的降落伞落点散布计算。     

模糊控制和神经网络相融合的研究及其在家电产品中应用

综述了模糊控制和神经网络相融合的研究，列举了若干种由神经网络实现模糊规则和模糊控制器的方法．这些利用神经网络的模糊控制器，能自动地辨识控制规则和校正隶属函数．最后叙述了该方法在家电产品中的应用。     

可适应多维度信息变化的智能星图识别方法

为了提高当视场发生变化以及星等误差较大时星图识别方法的鲁棒性,提出了一种可适应多维度信息变化的智能星图识别方法。首先,依次选取一个导航星作为主星,利用其它星距主星的角距信息和星等信息,并考虑视场轴向变化、星等误差、角距误差的影响,构建覆盖性较全的样本库;然后构建了一种可以综合利用角距和星等信息的卷积神经网络;最后进行了网络训练和仿真试验验证。本方法提高了对角距误差和星等误差的鲁棒性,且识别速度快、识别率高、星表容量小。仿真试验结果表明,该方法在星等误差为0. 2MV、角距误差为0. 04°和0. 06°时,识别率优于97%。     

基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断

针对运载火箭动力系统故障的复杂特性和故障模式的不确定性,提出了基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断。首先以火箭视加速度和角速度作为网络输入,故障类型矩阵作为网络输出,通过BP神经网络和RBF(径向基函数)神经网络进行故障诊断;之后通过D-S证据理论融合神经网络结果;最后通过滚动时域估计方法对火箭飞行状态特征量估计。仿真结果表明诊断准确率达到99%以上,表明提出的方法对于火箭发动机故障诊断具有较高的准确性和实用性。     

基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统,以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性,使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型,设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络（Recurrent Fuzzy Neural Network,RFNN）逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求,利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作,该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案.      

基于深度学习的图像拼接篡改检测

传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络（CNN）,将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元（ELU）,使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。      

固定化细胞流化床生物反应器处理啤酒废水及其稳定性的研究

采用固化细胞的好氧生物流化床反应器处理啤废水,比较了有无内循环对废水处理效率的影响。通过对啤酒废水的连续处理,考察了反应器对废水处理效率的稳定性,据此提出稳定性常数α和性能指数δ的概念用来衡量反应器的性能。     

基于神经网络的ICAI软件的设计与实现

介绍了一个在Ｗｉｎｄｏｗｓ９５平台上用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋５．０开发的基于神经网络的信号与系统课程的智能化计算机辅助教学（ＩＣＡＩ）软件设计的基本原理及其关键技术的实现。该软件针对人类教学过程中的智能模拟问题,将神经网络和专家系统两大先进技术相互融合在一起采用面向对象的设计是界面友好、算法透明、程序易于维护、是计算机辅助教学课题的一个成功实例。