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     

人工神经元网络在铸钢件工艺设计中的应用

以人工神经元网络实现铸钢件几何模数、挂砂层种类、挂砂层厚度、冷铁厚度与凝固模数之间的非线性映射关系，网络对检验样本的输出误差小，误差分布合理，能根据铸钢件的凝固补缩要求快速准确地确定铸钢件外冷铁工艺参数。     

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。     

基于最小二乘法的分解炉温度控制数学模型

根据分解炉温度控制的实际生产情况,确定了三次风、煤粉和生料流量与分解炉温度之间的关系,建立了分解炉温度控制的数学模型。由于神经网络可以实现对复杂非线性对象进行卓有成效的控制,因此选定神经网络中应用最广泛的BP神经网络作为控制算法,对三次风和煤粉阀门开度进行控制,从而实现对分解炉温度预测控制。     

一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。