最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法

针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时,该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化,以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明,这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且,该算法还适合于多样化的性能指标,便于求解和实现,实用性强。     

测试设备故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析测试设备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统结合后用于测试设备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析测试设备故障诊断专家系统,并用软件加以实现。     

基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统研究

针对某型飞机发动机火警探测系统存在误报率较高的问题,设计了基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统,采用了速率检测算法结合绝对温度的局部决策机制,构建了3层数据融合结构,进行了仿真验证.证明此种方法对解决发动机报警灵敏度和误报率之间的矛盾,具有较高的价值.     

基于灰色神经网络的疲劳裂纹预测方法研究

为对构件疲劳损伤进行预测,提出了基于灰色神经网络模型的疲劳裂纹扩展预测方法。将灰色GM（I,1）模型向BP网络映射,建立了一维灰色神经网络GNNM（1,1）模型。基于灰色GM（1,1）模型的发展系数和灰作用量给出了GNNM（1,1）模型初始权值。应用建立的GNNM（1,1）模型预测了某不锈钢构件腐蚀疲劳裂纹的扩展,并与GM（I,1）模型的预测结果进行了对比,表明GNNM（1,1）模型具有更高的预测精度和模型精度。     

基于模糊神经网络的软件可靠性早期预计方法

在基于模糊神经网络的基础上,提出了一种新的软件可靠性早期预计方法.通过分析软件缺陷产生的原因,给出了导致软件缺陷产生的因素.同时,深入讨论了软件可靠性早期预计的建模方法.在此基础上,利用模糊神经网络建立了软件可靠性早期预计的模型,并且给出了具体的步骤.      

空中交通服务电报智能处理系统

空中交通服务电报采用固定的信息编组方式组织报文.由于传输差错及人为因素引起了报文的非标准化,计算机自动处理困难.本文提出了基于模式识别、神经网络技术的报文处理算法,并进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的报文正确识别率,以及维护简单、扩充方便灵活的优点.      

人工神经网络技术在光电检测中的应用

人工神经网络不仅被广泛用于人工智能、自动控制、机械人、统计学等领域的信息处理中,还越来越多地被应用于光电检测.综述了人工神经网络技术在光电检测中的最新应用进展,重点讨论了人工神经网络技术在谷物蛋白质含量近红外在线监测、结构光三维视觉检测、焊缝缺陷射线实时成像识别、表面粗糙度及球半径精密测量应用中的优点和局限性,以期进一步推动本领域的研究和发展.      

嵌入式飞行参数传感系统的神经网络算法

对使用BP网络来代替嵌入式飞行数据传感(FADS)系统的空气动力学模型进行了研究。针对FADS系统的特点设计了一个具有双隐含层的BP网络模型并详细推导出了它的快速算法。文中不仅设计了数据集的产生方法,而且对数据集的划分进行了探讨。试验结果显示,动静压的平均绝对误差均在130Pa以内,可以满足FADS系统的设计要求。     

基于BP网络的武器装备参数估算

根据武器装备设计要求来确定某些参数往往涉及许多不确定因素。为了实现一些武器装备参数的定量化估算,本文基于BP神经网络计算模型提出了一种新的武器装备参数估算方法,并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于导弹主要参数的估算,测试结果证明了此方法的正确性和可行性。该方法为武器装备的参数估算提供了新的途径。     

神经网络在经济预测中的应用

阐述了针对BP神经网络在经济预测应用中存在的网络学习速度缓慢、计算量大、网络容易陷入局部极小、学习步长需要通过实验由人工来设置和调整等问题,提出将自组织理论、扩展Kalman滤波、模糊算法、小波理论等与神经网络相结合,构成新的网络结构或改进学习算法,以克服BP神经网络自身不足的思路。