基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

改进的BP神经网络技术在平面叶栅气动性能实验中的应用

将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现：低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文)

磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性     

用于彩色图像分割的有效特征分析(英文)

提出了一种基于分析特征分割贡献的彩色图像分割方法。该方法不受某一特定彩色空间的限制 ,有效特征的确定取决于所设计的特征编码器对被测彩色图像中各种彩色特征的分析结果。该技术不同于以往的分割技术 ,自组织特征映射被用来构造特征编码器 ,使得编码器能自组织地分析不同彩色图像的有效特征。当合适的彩色特征和初始参数给定后 ,模糊聚类技术被用于最后的分割处理。该方法已经应用于不同类型的彩色图像分割处理 ,实验结果说明了该技术明显优于传统的聚类技术。研究表明 ,特征编码为彩色图像分割的自动化和最优化提供了保证。     

基于无线传感网的纺织机械状态监测系统

提出了一种基于无线传感器网的纺织机械设备监测系统,该系统通过在部署纺织机械上的无线传感器采集数据并传输到基站节点,由基站节点统一对采集数据集中进行分析、处理与展示。详细介绍了系统的体系结构、介质访问控制协议以及系统实现的硬件配置。     

基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解

提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0．005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。     

NF-3风洞神经网络自适应稳风速控制系统研制

介绍西北工业大学NF-3大型低速直流式翼型风洞改进后的稳风速控制系统的结构、控制原理和性能特点.针对低速直流风洞风速控制系统建模困难,易受外界干扰影响,且自身参数时变不确定,控制难度大的特点,新系统采用了多线程、数字式数据采集方式,带死区控制的PSD神经网络自适应控制算法.通过在NF-3风洞三元试验段和二元试验段的实际应用,与正在使用的模糊控制系统相比较,新系统的适应性和鲁棒性更强,调试时间大为缩短,风速控制精度在风速大于10m/s时从国军标的合格指标0.3%提高到先进指标0.1%,稳定时间减少了10%左右,人机交互也更加友好.     

智能化战术任务管理系统研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A^*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化.     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.