基于傅立叶描述子特征的红外成象GIF目标识别算法及实现

在红外成象GIF引信工作过程中,实时目标识别及分类是一个重要的环节,它对于引信在弹道终端参与目标的继续跟踪、瞄准点的选择以及炸点的控制方面有很大的帮助.本文提出一种基于傅立叶描述子特征的红外成象GIF目标识别算法,利用归一化的、表示目标完整轮廓的边界点集的傅立叶描述子特征,结合BP神经网络,完成了巡航导弹、直升机、战斗机三种类型目标的识别.通过MATLAB仿真,验证了该算法的可行性,并在DSP硬件开发平台上对程序代码进行了测试,通过傅立叶描述子特征提取程序的改进,对算法进行优化,使算法的实时性得到较大的改善.     

BP神经网络在导弹落点预测中的应用

给出了基于BP神经网络的导弹落点预测设计方案。考虑到预测精度和网络稳定性，选取了一种相对优化的预测方法。结合实例对用此方法和一般常用方法的预测效果进行了比较。结果表明基于BP神经网络的导弹落点预测是一种可行的、有效的方法。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

基于神经网络的参数-费用模型研究

讨论了采用用神经网络理论来建立参数－费用模型的方法，给出了几种地空导弹武器系统的特征参数与研制费用，对神经网络法与线性回归法所得的结果进行了比较。比较结果表明，神经网络法比线性回归法精确。     

基于BP算法的模糊神经网络研究

提出了一种基于模糊集合与前馈神经网络结合的神经网络。这种模糊神经网络（ＦＮＮ）在处理模糊特征时，能较好地反映出输入值和输出值的隶属度关系。应用经典的ＢＰ算法对网络进行训练，为了加快网络的学习过程，我们介绍了一种调整权值和阈值的学习方法，并且采用了Ｃ语言编制软件，实验结果表明，ＦＮＮ技术是一种新颖、有效的方法，能促进智能神经网络的发展。     

复合材料结构损伤的小波神经网络辨识研究

将小波神经网络应用于结构健康监测，研究实现复合材料结构常见损伤的高精度辨识。剖析了小波神经网络的收敛算法，并使用了惯性系数以抑制振荡并提出了一种自适应调整学习率的算法以加快收敛。组建结构健康监测实验系统，进行数据处理和特征提取以获得不同的结构损伤模式。提出了小波神经网络初始权值的设置方法，据此删除了小波神经网络的冗余节点。将该小波神经网络应用在实验获得的各种结构损伤模式的辨识上，验证了它的高精度和快速收敛，并成功实现了复合材料结构损伤状态的辨识仿真。     

基于模糊神经网络的质量矩拦截弹动态逆控制

质量矩控制是一种全新的飞行控制方法,与广泛应用的空气动力控制相比,可以避免飞行器在超高马赫数飞行时舵面的气动加热问题,而且,可以提高飞行器的机动性和敏捷性。以所建立的质量矩拦截弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统。考虑到系统的鲁棒性要求和三个滑块的协调控制问题,应用双时标分解的方法,提出将拦截弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学。然后,设计了拦截弹模糊动态逆飞行控制系统,分别针对快变和慢变子系统,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的动态逆误差补偿方法,可以有效地抑制气动参数摄动而引起的控制系统性能的下降,提高了控制系统的鲁棒性。仿真结果表明系统性能指标满足设计要求,只需微调滑块位置,即可以实现拦截弹的飞行控制。     

BTT导弹的神经网络自适应非线性自动驾驶仪设计

针对BTT导弹的飞行控制问题,提出一种基于近似动态逆及神经网络理论的非线性自动驾驶仪设计方法.给出了神经网络自适应动态逆控制规律,建立了BTT导弹的数学模型,设计了导弹的神经网络自适应动态逆控制系统结构,并进行了控制效果的数值仿真分析.仿真结果说明了神经网络自适应非线性自动驾驶仪在导弹飞行控制中具有较高的控制精度和很好的鲁棒稳定性.     

前馈神经网络的训练技术探讨

系统分析了前馈神经网络存在的问题.针对网络结构的确定及优化、局部极小点的逃离、收敛速度的提高,给出了一些操作性强且具有良好性能的方法.这些方法将指导其它领域专家对前馈神经网络的推广应用.     

仿生物态模拟型硬件理论与关键技术研究

阐述了模拟型仿生硬件的概念、基本思想与技术瓶颈，分析了基于FPTA(Field programmable transistor array)的模拟型仿生硬件的结构与电子细胞电路工作原理。给出了模拟型仿生硬件的电路编码方案、个体电路测试评估方法和进化实现过程。提出了基于单染色体自适应变异进化机制的模拟型仿生硬件进化算法。以信号放大器、半波整流器、异或门数字电路作为典型应用实例，来验证模拟型仿生硬件的进化特性，并讨论了进化算法的参数选取、染色体适应度评估问题。仿真结果表明：所提出硬件进化算法的进化速度快、成功率高，所设计的FPTA细胞阵列可以实现模拟信号放大、信号处理和数字电路逻辑功能。