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。     

加快神经网络训练速度的方法在旋转机械故障诊断中的应用

根据一双跨转子实验台,模拟了转子与静子在轮盘处及轴颈处碰磨、轴系不对中及转子不平衡故障,通过一个信号自动处理装置记录下转子正常振动信号及发生各种故障时的信号,然后利用研制的人工神经网络系统对故障示例进行学习。通过在实际中诊断故障,证明这种是可行的。本文还针对人工神经网络(BP算法)存在的训练速度慢的问题,提出了一个加快网络训练速度的新方法(ARBP算法),较大提高了网络的训练速度。      

面向航空电子企业的TDM系统设计研究

航空电子企业作为制造行业技术密集型企业,产品具有多品种、小批量,交付周期短等特点.传统人工调度试验计划,手工录入试验数据的试验管理方式严重制约了产品的研制过程.介绍了基于TDM试验管理系统的技术方案,通过企业试验需求调研,基于企业业务场景设计了系统的业务架构和网络部署.研究表明,试验管理系统提升了环境试验能力和业务自动化水平,为研发任务的顺利完成提供了良好的支撑.     

人工智能可解释性评估研究综述CSCD

近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。     

基于数据挖掘技术的液体火箭发动机试验数据分析和处理

分析了数据挖掘技术的研究概况,研究了偏差检测、人工神经网络等数据挖掘方法,实现了挖掘方法在液体火箭发动机试验数据分析处理中的应用。最后,用某发动机试验数据进行了验证。     

Equatorial predictions from a new neural network based global foF2 model

A new neural network (NN) based global empirical model for the foF2 parameter, which represents the peak ionospheric electron density, has been developed using extended temporal and spatial geophysical relevant inputs. It has been proposed that this new model be considered as a suitable replacement for the International Union of Radio Science (URSI) and International Radio Consultative Committee (CCIR) model options currently used within the International Reference Ionosphere (IRI) model for the purpose of F2 peak electron density predictions. The most recent version of the model has incorporated data from 135 global ionospheric stations including a number of equatorial stations.     

一种高精度GPS卫星钟差预报方法

为了获得实时高精度GPS钟差,提出了采用快速星历建模进行短期预报。文章先对钟差数据提取趋势项,再利用傅里叶分析研究其周期特征以确定建模与预报时间段长度,最后利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络建模实时预报钟差。由于RBF神经网络用于非线性数据建模效果良好,在提取线性趋势项并合理确定建模周期后,该方法能够得到较好的预报结果。实际预报结果表明,文中方法得到的预报钟差精度高于超快速星历,能够满足分米级实时精密定位的要求。     

网络拓扑法在瞬态温度场计算中的应用

本文通过理论分析,阐述了利用网络拓扑法计算瞬态温度场的可行性以及具体实现方法,发展了网络拓扑法的应用。本文还通过比较网络拓扑法和有限单元法在计算瞬态温度场时的计算格式,证明网络拓扑法具有一系列优点,是一种值得推广的好方法。     

非线性估计理论的最新进展

扩展Kalman滤波(EKF)是应用最广的非线性估计方法，然而它存在实现性差、计算量大、估计精度低等缺陷，这些问题起源于。EKF采用了Taylor展开近似。在阐明非线性估计的本质，剖析EKF等传统方法的特点及缺陷的基础上，从非线性估计革新的两条发展思路——非Taylor展开的线性变换及非线性变换出发，分别对插值滤波、Unscented滤波、粒子滤波和神经网络滤波这四种近年来最具特色的新方法进行介绍和评述。通过分析这些方法的工作原理、性能特点、必要性和可行性，将非线性估计最新进展的思想传承、本质内涵、地位与作用予以展现，指出各方法的现存问题、发展潜力和最具可实现性的发展方向。同时强调了各种算法的选取须根据具体应用场合和条件，在主要性能指标之间综合权衡。     

面向测控IP网的测量船测控信息交换模式研究

对基于消息中间件的测量船测控信息交换模式进行研究,首先对消息中间件技术进行探讨,然后基于测量船应用需求,从测控信息交换体系结构、测控软件系统软件部署、测控消息流管理3个方面展开基于消息中间件的测量船测控信息交换模式设计．最后对基于该模式的测控信息交换的可靠性、实时性以及易管理性等优势进行了分析。