机场水泥混凝土道面使用性能参数变化预测

应用人工神经网络的反向传播算法，对表征道面使用性能的参数变化情况进行预测，取得了较为理想的结果。     

有输入未建模动态和不确定性导弹控制器设计

在考虑导弹控制系统同时存在输入未建模动态和参数不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法。首先用两个RBF神经网络对未建模动态进行了补偿,然后利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,对不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节率以及相关的自适应律,证明了系统的全局稳定性,最后通过仿真计算验证了设计的正确性。     

基于RBF神经网络的大迎角机动空空导弹控制系统设计

以某型空空导弹为对象．基于双时标的假设．将导弹动力学模态分离为快变状态动力学模态和慢变状态动力学模态，并对其分别进行了动态逆设计。考虑到空空导弹在高速、大迎角飞行时．空气动力系数具有强非线性．直接采用了真实的多维非线性气动力模型(未进行小迎角线性化处理)．用RBF神经网络逼近了气动力矩系数，在非仿射条件下用反解设计方法求得舵偏角控制命令。最后．给出了控制系统六自由度数学仿真结果。     

补偿模糊神经网络在机床热误差预报模型中的应用

提出了一种基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型,讨论了该模型的详细结构、模糊规则、训练算法及相关技术问题,并给出了智能预报结果和精度评价。     

基于遗传算法优化神经网络的直升机参数选择

在直升机初步设计阶段估算其基本参数是很重要的.神经网络的通用性和精度比传统的估算方法有更多的优势,但是在应用神经网络时存在如何选择合适的网络结构和隐层节点数目等一些困难.应用遗传算法优化三层神经网络结构和连接权重,并将优化得到的网络应用于直升机参数选择中.该方法不但可以给出一个最优的神经网络结构和连接权重,而且降低了估算误差,具有及时应用最新数据学习的能力.此外,该方法易于在直升机设计系统中得到应用.     

基于模糊神经网络的蛇型机器人的智能控制

通过对蛇形机器人平面蜿蜒运动分析,利用模糊神经网络控制原理,对蛇形机器人的避障进行控制,实现了用蛇形机器人左右摆动电机为控制对象的蜿蜒避障运动,并给出了相应的仿真结果。     

含噪声的转子碰摩混沌信号分类识别

采用基于竞争学习和聚类分析的学习向量量化 ( LVQ)方法 ,研究转子碰摩混沌响应信号的神经网络分类识别问题 ,给出了相应的理论分析和计算结果 ,着重研究了 LVQ网络在不同噪声时的识别情况。分析结果表明 ,该方法可以实现转子碰摩混沌信号与其它响应信号的分类识别 ,并且具有良好的抗噪性能 ,为转子碰摩混沌信号的分类识别提供了一种较为直接的实时处理方法。     

基于遗传算法的大型空间结构模型降阶

 采用遗传算法求解大型空间结构的模型降阶问题。给出了模型降阶的数学表示和所用遗传算法的有效形式，即编码方式、适值方式、交叉方式和变异方式等。仿真实例说明，遗传算法优于标准内平衡法和Hopfield神经网络方法。     

声表面波压力传感器信号采集与处理

声表面波 (SAW)传感器能将被测量转换成容易检测的频率信号 ,即一种准数字信号的输出。针对 SAW压力传感器 (以 CSF- 1 0型 SAW压力传感器为对象 )的输出特点 ,利用等精度频率测量法测量输出频率 ,并用 Dallas的单线数字温度传感器 DS1 8B2 0测出现场温度 ,采用 BP神经网络对所得数据进行温度补偿后得到精确的被测压力值     

材料设计中的BP神经网络技术

论述了BP神经网络在材料设计中的应用技术、现状和发展趋势。根据材料设计的要求，建立用于材料设计的模型，并对模型建立与参数选择进行了分析，为BP网络用于材料设计提供了依据，为材料性能的设计与优化提供了有效途径。