无线传感网络中神经网络路由算法

针对大规模传感网络的特点,提出了一种新的神经网络的路由优化算法。该算法在满足时延约束条件下能快速选择出最小能耗的优化路由。同时文中给出能量函数各参数之间的关系,并证明了通过适当选取参数,可保证网络的可行解将是渐进稳定的。计算实例表明了该算法的可行性。最后通过不同规模的网络仿真,显示该算法可有效地用于大规模无线传感网络。     

基于加权式多模型结构的歼击机自适应重构控制

针对复杂的歼击机飞控系统,提出一种基于多模型结构的鲁棒自适应控制方法,使得系统可以在不同的运行环境下跟踪给定的信号,并且对飞机操纵面故障具有重构作用.首先,由多个线性模型和一个模糊模型构成多模型控制结构,采用模糊方法设计多模型自适应控制器中的权值系数,再引入动态结构自适应神经网络以保证系统的稳定性,故避免了模型切换引起的噪声.最后,对歼击机进行正常和故障状态下的控制仿真,结果验证了所提控制方法的有效性.     

机载总线网络及其发展

从当今机载电子系统对信息传递的需求出发,纵观航空电子综合化系统的发展阶段,说明为了适应新一代航空电子系统的大容量、深层次的信号与信息综合的要求,机载互连手段从较低速率的总线向宽带网络发展成为必然的趋势。介绍了光纤通道(FiberChannel,FC)、可扩展性一致性接口(ScalableCoherentInterface,SCI)以及波分复用光网络等宽带互连方案,给出它们的研究动向,说明它们作为先进综合式航空电子系统统一网络(UniversalAvionicsNetwork,UAN)的候选所具有的特点。     

滚动轴承早期故障的特征提取与智能诊断

在基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究中,目前普遍存在小波变换参数选取和故障特征计算无法自动完成的问题。基于此,提出了一种基于二进离散小波变换的滚动轴承故障特征自动提取技术,实现了小波函数参数的自动选取和故障特征的自动提取。同时,基于结构自适应神经网络方法建立了滚动轴承的集成神经网络智能诊断模型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据验证了所提方法的有效性。     

BP/GA混合算法在简易组合导航系统中的应用

Kalman滤波器是组合导航中最常用的最优滤波工具,但是在组合导航系统中有一些应用的局限性,尤其在低成本的GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)组合导航系统中,存在着使用的GPS接收机和惯导测量元件的精度不够高的问题,要提高系统的测量精度,只能提高算法软件的先进性.为补偿卡尔曼滤波发散的缺陷,将神经网络和遗传算法组成的混合算法与卡尔曼滤波相结合,应用到GPS/DRS组合导航系统中,该算法不仅具有普通神经网络的自主学习能力、好的实时性,还克服了传统算法收敛速度慢、对学习参数敏感、局部有极小点等缺点,同时兼具卡尔曼滤波的最优估计性能.仿真结果验证了这种算法和常规卡尔曼滤波算法相比较具有更高的精度和稳定性,经过对仿真数据进行统计分析,纬度误差的最大值降低了一个数量级.     

TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法

针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性.     

基于小波变换和神经网络的脑电信号分类方法

结合小波变换和神经网络对酒精中毒者和正常清醒者的脑电信号进行分类.通过分析脑电数据找出分类特征;采用一维离散小波变换提取含有分类特征的脑电信号频段,并以小波变换分解系数作为信号特征,实现数据序列长度压缩;对应3种刺激方式建立3个相同结构的学习向量量化(LVQ)神经网络,用于对脑电信号的预分类;根据判决规则得到最终分类结果.对真实脑电数据的分类正确率达到89%.     

基于神经网络的带肋回转通道换热性能的预测

在对带有不同肋间距和肋高的直肋变截面U型通道的换热性能进行了实验研究的基础上,分单元处理了数据,并采用经过LM(Levenberg-Marquardt)算法和贝叶斯正则化方法改进的基于BP(Back-Propagation)算法的前馈神经网络对数据结果进行了建模,实现了对带直肋的变截面U型通道换热性能的预测,实践证明,人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)方法可以用于航空发动机涡轮叶片内通道换热性能的预测,并且其预测精度明显高于非线性拟合.     

真实感DVE时空一致性技术

传统的一致性解决方案大多将重点放在构建完全一致性模型,缺少对虚拟环境本身运动规律的分析.从认知虚拟环境客观规律出发,提出基于真实感的一致性模型,遵从以人为本的原则,构建描述分布式虚拟环境下时空一致的数学模型,判断虚拟环境下的节点是否达到时空一致,并加以验证.在充分利用一致性模型的基础上通过单向数据传输减少时间扭曲后的回滚节点数目,增强用户沉浸感;利用时延神经网络对大于传输延迟上限的节点状态进行预测;完成节点的状态修复,从而保证时空同步一致.经过独立实验测试,验证了模型的有效性以及解决方法的可行性.     

能量有效的无线传感器网络分簇路由协议

无线传感器网络（WSNs）的应用前景非常广阔,得到了越来越广泛的关注,其中网络节能、降低功耗、延长寿命是WSNs必须解决的问题。对WSNs中典型的分簇路由协议进行了详细分析,通过对比研究,提出了一种基于节点间相关性的能量有效分簇路由协议——BCCP协议。在BCCP协议中,能耗均衡分簇算法利用节点间位置相关性与节点剩余能量,降低分簇迭代次数,得到分布均匀的簇首节点,降低簇内成员节点与簇首节点的通信能耗,以此降低网络能耗;降低能耗分簇算法利用节点间数据相似性与节点间协同性,降低簇内通信、簇间通信的数据量,以此降低网络能耗。实验结果表明,BCCP协议在能耗均衡、网络存活节点数、降低能耗方面与其他方法相比均有明显的优势。