基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

Using the radial basis function neural network to predict ionospheric critical frequency of F2 layer over Wuhan

Neural networks (NNs) have been applied to ionospheric predictions recently. This paper uses radial basis function neural network (RBF-NN) to forecast hourly values of the ionospheric F₂ layer critical frequency(f_oF₂), over Wuhan (30.5N, 114.3E), China. The false nearest neighbor method is used to determine the embedding dimension, and the principal component analysis (PCA) is used to reduce noise and dimension. The whole study is based on a sample of about 26,000 observations of f_oF₂ with 1-h time resolution, derived during the period from January 1981 to December 1983. The performance of RBF-NN is estimated by calculating the normalized root-mean-squared (NRMSE) error, and its results show that short-term predictions of f_oF₂ are improved.     

拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题,基于拓扑分析中的持续同调性理论,本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法,该方法在大脑全尺度距离范围之内,通过不断增加阈值,运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征,并用条形码和持续图对拓扑特征可视化,最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明,该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

互联网上计算机时间传递系统设计方案及实验结果分析

计算机互联网的发展,使信息的传递更加方便、快捷。在时间频率用户中,中、低准确度的用户占很大比例,计算机互联网时间传递已经成为一个重要的手段。中国的网络授时系统从２０００年１月开通以来,近万人访问了授时网站ｈｔｔｐ：／／ｋｘｚｈ．ｓｘｓｏ．ａｃ．ｃｎ或其镜像站点ｈｔｔｐ：／／Ｂｅｉｊｉｎｇｔｉｍｅ．１２６．ｃｏｍ。介绍了国家授时中心网络授时系统的设计要点,给出了网络授时传递时间准确度的测量方法,分析了网络授时实验结果。     

An attempt to study long-term variation of sporadic E layers using neural networks

Strong positive correlation between sporadic E layers and the solar activity and the long-term declining trend of Es were found in this paper. Then the feed-forward back propagation neural networks (NNs) were used to simulate the long-term variation of Es at four stations and predict foEs yearly average values. The inputs used for NNs are the yearly mean values of foEs in the daytime of the past ten years and the yearly averaged data of solar 10.7 cm radio flux (F107) of the present year, and the output is the present yearly mean value of daytime foEs. The outputs of trained NNs have high correlation with the desired values and the foEs yearly mean values predicted by NNs have good agreement with the observed data. The results indicate that NNs can make full use of the observed data to simulate the long variation rule of Es. Also, the results confirm the effect of solar activity on Es.     

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave,CW）测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。     

CAN总线在电液伺服阀性能测试系统中的应用

伺服阀性能测试系统中,测控电路和计算机间的模拟信号传输易受外界干扰,而把信号以数码形式通过CAN总线传输的方法,可以彻底消除外界干扰问题,还能提高系统的性能和可靠性。介绍了CAN总线硬件电路、程序设计及CANopen通讯协议的实现,讨论了CAN总线在测试系统上的实际应用。     

基于人工智能技术的雷达目标检测

强杂波背景下的目标检测是各国争相研究的热点,传统的雷达目标检测技术无法实现,人工智能技术的出现,其在目标识别和特征提取方面的独特优势,使得强杂波背景下的目标检测成为可能,利用人工智能神经网络的强大非线性预测能力对海杂波的非线性动力方程进行逼近,实现了对海杂波的非线性预测,提出了一种基于神经网络技术的强海杂波背景下的脉冲多普勒雷达导引头小目标检测方法,使得强海杂波背景下的目标检测能力有2 dB到6 dB的提升。     

科技期刊信息化建设的思路与实践

面对信息化时代带来的机遇和挑战,科技期刊如何应对,以适应潮流的发展,满足更多科技工作者的需求,抓住广大读者的需求,近而提升科技期刊的影响力。文章通过对《航天器工程》期刊编辑部信息化建设和网络建设,结合实践经验,对科技期刊信息化建设进行了分析。     

战斗机燃油系统流体网络的数值计算

论述了战斗机燃油系统自供能源式流体网络的组成及工作原理，并对流体网络中的关键部件燃油增压泵，液动涡轮泵及射流泵等数学建模，而构成自供能源式流体网络的计算模型。在此基础上，通过分析几种状态下流体网络的工作情况，提出了计算仿真流体网络中流量与压力分布的方法，并对计算结果进行了分析和总结。