基于BP神经网络的随机信号筛选算法

在随机信号导航研究中,可接收到的信号数量众多、种类繁杂、特征多样,难以从中选择出适用于导航的信号。针对随机信号的筛选问题,提出了一种基于BP神经网络的随机信号筛选算法。该算法通过输入随机信号的特征信息,对随机信号的定位误差进行了估计,通过定位信息的误差对将信号用于导航的效果进行了评估。仿真结果表明,该算法能够对由随机信号解算而得到的导航信息误差进行估计,可以达到较好的筛选效果。     

BP网络局部极小值的修正算法

在人工神经网络中,反向传播法占据了非常重要的地位.近几十年许多研究人员对其做了深入的研究,提出了很多改进的方法,主要目标是为了加快训练速度,避免陷入局部极小值和改善其他能力.本文主要讨论在MATLAB下使用附加动量法使网络避免陷入局部极小值问题.     

基于BP神经网络技术的电离层VTEC融合

随着电离层探测技术的不断发展,电离层观测资料也越来越多,只使用单一的观测资料会出现电离层反演精度不高的问题。为了提高电离层的反演精度,使用BP神经网络技术将地基反演和国际参考电离层(international reference ionosphere,IRI)模型的垂直总电子含量（vertical total electron content,VTEC）数据进行有效融合。在温带地区\[35°(N)~45°(N),60°(E)~80°(E)\]进行电离层反演试验,结果表明基于BP神经网络技术的电离层数据融合和地基反演获得的电离层VTEC精度都比较高,但是基于BP神经网络的电离层数据融合反演精度比地基反演更高,所以基于BP神经网络技术的数据融合能够提高电离层的反演精度。     

BP神经网络在元器件贮存可靠性参数预测中的应用

元器件贮存可靠性受多个非线性因素的影响。时间序列预测实质是实现一个非线性映射。应用BP神经网络模型对某元器件贮存可靠性性能参数时间序列进行了预测,仿真表明BP神经网络预测模型有较高的精度。     

ARINC 629航空数据总线MAC层协议分析

做为新一代的民用客机机载数据总线,ARINC 629总线在大型民用客机上得到了越来越广泛的应用.在介绍ARINC 629航空数据总线的基础上,对总线MAC层使用的两种协议包括基础协议BP和混合协议CP的协议规则进行了详细描述,分析了两种协议的时间特性,对两种协议的特点和使用情况进行了对比.     

一种三维物体的视觉识别方法研究

研究了一种利用二维图像识别三维物体的方法。通过颜色特征提取物体的有效区域．使用链码描述了区域中三维物体的形状特征，并形成物体的形状特征向量。将该特征向量作为所设计的BP神经网络的输入进行物体匹配识别，网络输出为属于某种物体的隶属度。通过在各种光照环境下不同三维物体的二维彩色图像进行实验，证明了所提出方法的有效性。     

关于BP网络算法的输电线速断保护

建立人工神经网络BP算法，利用计算运行方式的变化改进传统的电力输电线系统的保护措施，可以实时跟踪故障点并同步实施控制。利用人工神经网络技术的快速性、自适应性和容错性，在一个周期内准确地定位区内、区外故障点，实现对输电线的速断保护。     

航空发动机神经元网络控制

利用一个BP网络作为某双转子涡轮发动机的控制器,利用另一个BP网络做为非线性对象的映射器,仿真结果表明本控制结构具有较强的控制鲁棒性并有较好的应用前景。     

三维飞机自动识别的一种有效方法

提出一种新的飞机自动识别算法。采用矩不变量和傅立叶描述子相结合的表示方法简单而有效地描述飞机的特征;采用了分布存储的ＢＰ神经网络来减少存储量和加速搜索识别过程,并对ＢＰ网络的收敛方法提出了若干措施加速其收敛过程。通过对９架不同飞机的大量实验证实,本系统性能优越,其识别准确率在９９％以上,并且识别速度很快,一架飞机的整个识别过程在不到１ｓ的时间内就可完成。     

基于BP神经网络模型的西安市生活垃圾产生量预测

建立3层BP神经网络模型,选用市区人口数、国内生产总值和道路清扫面积三个因素预测西安市生活垃圾产量,将原始数据转化成年增长率,并结合trainbr函数来训练网络,泛化能力强,误差小,取得了较好的预测结果。