基于改进增益规划法的导弹稳定控制回路设计

定点设计和多点拟合是利用传统增益规划法进行控制回路设计的基本环节。针对传统增益规划方法中存在的问题 ,本文将基于遗传算法的特征点处控制系统参数设计方法和基于神经网络的稳定控制律拟合方法组合在一起 ,形成一种改进增益规划方法用于导弹稳定控制回路设计 ,以克服原有设计方法中人工试凑较多的弊端 ,降低人为因素对设计工作的影响 ,实现设计工作程序化、自动化和通用化。     

用神经网络镇定可反馈线性化的仿射非线性系统

在用状态方程描述的单输入仿射非线性系统中存在一类可以通过非线性状态变换（ｘ）和输入变换ｕ＝α（ｘ）＋β（ｘ）ｖ实现输入──状态线性化的系统，用多层前馈神经网络通过实时学习实现此状态变换，并在此基础上用李亚普诺夫方法设计进行系统镇定的反馈控制器，仿真表明，学习在很短时间内可收敛，且系统对外干扰和未建模动态有一定鲁棒性。     

月球探测机器人运动控制算法研究

针对常规模糊控制的不足 ,本文提出一种模糊神经网络自适应控制 ,它综合模糊控制与神经网络控制各自的优点 ,实现模糊控制的智能化 ,并将其应用于月球探测机器人的运动控制中。仿真结果证明该控制方案的优越性、有效性和可行性     

基于非线性神经网络的高清晰高光谱遥感图像分类器设计与应用

对于高光谱和空间分辨率的遥感图像而言，它具有较为复杂的地物判读特性，应用常规的监督或非监督分类方法难以达到理想的结果。为此设计了一种非线性BP网络分类器，它将纹理结构特征与地物光谱特征相结合．针对上海市某地区的卫星遥感图像．在ENVI／IDL平台上与K-means的非监督分类和最小距离的监督分类方法进行了分类的对比应用。试验结果表明．该分法较好地考虑了图像的光谱特征，能有效地提高类别辨识的精度。     

模糊神经网络应用于数据融合中实现目标的身份识别

结合“情报侦察与数据融合专家系统”的需求 ,对基于产生式规则的模糊知识表示和推理、神经网络的结构和机理进行了研究 ,提出了将模糊规则与神经网络相结合 ,实现一种新的推理方法。在此基础上 ,实现了一种将模糊规则转化为神经网络的算法以及神经网络的学习算法 ,并具体讨论了这种新的推理方法在“情报侦察与数据融合专家系统”中实现飞机的身份识别的应用。实验证明这种网络结构巧妙地将模糊集理论和神经网络结合起来 ,充分利用了两者各自的优势 ,最终达到了对目标身份识别的效果     

KKV小型化的神经网络制导规律研究

直接碰撞动能拦截器 (KKV)的成本主要取决于它的大小和重量 ,本文的研究目的是使KKV轻小型化。本文将神经网络用于末制导 ,在轨道机动所需的速度增量Δv最小的性能指标下 ,实现闭环最优制导。文末的仿真实验将神经网络制导律与扩展比例导引律相比较 ,实验结果表明神经网络导引律可使KKV的重量减轻 15 %左右 ,并具有更强的鲁棒性。     

基于业务持续性的航空公司机务维修安全评估

为降低航空公司的事故率,提出基于业务持续性的航空公司机务维修安全评估方法。从人件、硬件、环境、应急救援和软件5个方面来建立风险评估体系,根据风险评估体系建立贝叶斯网络模型,利用能够反映航空公司安全维修状况的历史定量数据作为训练参数。在建立起评估模型的基础上,对航空公司的机务维修进行安全评估和敏感性分析。实验证明,方法能预测风险发展趋势,有效地降低事故发生率,为航空公司的安全运行提供科学依据。     

高速机群互连网络链路层协议设计

为了设计出精简、高效的互连网络协议,实现高性能机群互连网络,提出了适合机群系统互连网络的链路层协议框架,讨论了停-等和退后N帧协议,并采用FPGA(Field programmable Gate Array)芯片分别实现了这2种协议方案,对它们的性能进行了分析.结果表明,退后N帧协议比停-等协议具有更好的性能,而且实现2个协议的逻辑电路所占用的FPGA资源基本相同.     

人工神经网络在磁情预报中的应用

介绍了人工神经元网络在磁情预报中的应用研究，并对具体应用于C9指数预报的MLP的拓扑结构，预报效率及在预报时所表现出的特点和问题进行了讨论。     

液压泵故障诊断的神经网络方法

利用神经网络方法解决液压泵多故障诊断的问题。文中通过对液压泵故障机理的分析，针对液压泵多故障模式提出了利用集成ＢＰ网络进行多故障诊断的策略。理论和实验结果分析表明，利用神经网络方法可以有效地诊断知识别液压泵多故障模式，其识别率随着学习样本量的增大而提高。