人工蜂群优化BP神经网络的太阳电池阵电流预测

通过对卫星太阳电池阵输出电流影响因子进行分析,提出了一种基于人工蜂群（Artificial bee colony,ABC）算法优化BP神经网络的太阳电池阵输出电流预测方法。将太阳入射角、卫星太阳电池阵工作温度、卫星星时等遥测量变换后作为神经网络输入,进行输出电流预测。考虑到神经网络对初始权值及偏置敏感的特点,采用ABC改进算法对神经网络初始参数进行优化。该模型可用于卫星太阳电池阵电流输出能力分析、太阳电池阵预警及异常检测等。实验测试表明,模型能够取得较高预测精度,同星预测均方根误差（Mean squared error, MSE）为0.10 A,跨星预测均方根误差为0.12 A,其精度明显优于传统数据拟合方法。利用该模型及本文提出的预警策略进行预警,对于7年5个月的正常卫星数据没有发生误报,对于某异常卫星数据能够及时进行预警。     

网络环境下大学生英语学习动机与成绩相关性研究

根据学习动机理论和建构主义的网络学习理论，以西北工业大学大二的英语网络班学生为对象，通过问卷调查的手段，结合四级成绩和最近一次的期末考试成绩对英语网络班学生的学习动机进行了分析，并探讨了英语网络学习环境下学生英语学习动机和英语成绩之间的关系，了解了网络教学过程中学生的非智力因素状况，为今后的教学活动提供参考。     

基于网络演算的测控局域网时延性能分析方法研究

针对测控局域网服务质量分析的需要，根据业务的周期性特点，采用基于网络演算的方法，推导和总结了常用排队调度模型的最大服务时延性能计算公式，并结合一个实例进行了分析，同时采用OPNET软件对类似情况进行了仿真验证。     

基于H?滤波算法的BP网络在SINS/GPS中的应用

实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。     

一种新型人工神经网络的实现与改进——概率逻辑神经网络

概率逻辑神经网络模型是一新兴的神经网络模型,它不仅具有较快的训练速度,而且具有“自退火”性能,并易于硬件实现,从而成功地克服了误差反向传播(BP)模型的训练时间长,易于陷于局部最小点的弱点。本文将给出概率逻辑神经网络(PLNN)的一般结构、学习算法及其模拟实现的情况。并由此推广到多层联想网络的实现与分析,最后给出了PLNN与BP的比较结果。     

基于BP神经网络的多应力加速寿命试验预测方法

 针对多应力加速寿命试验(ALT)中传统的寿命预测方法存在建立加速模型及求解多元似然方程组困难的缺点,基于反向传播(BP)人工神经网络(ANN),利用BP神经网络良好的预测特性,建立了多应力恒定加速寿命试验寿命预测模型。首先,以加速寿命试验中的加速应力水平和通过经验分布得到的可靠度作为网络训练输入向量;以非线性最小二乘法对原始失效数据进行拟合并得到回归方程,利用回归方程生成大量的仿真数据作为训练目标向量;然后,建立3层BP神经网络并对网络进行训练。最后,把正常应力水平和设定的可靠度输入训练好的网络,得到预测的失效时间,进而给出可靠度函数的预测曲线。通过仿真算例对本方法进行验证,预测值和仿真值相比较表明,所建立的网络能反映应力水平、可靠度与寿命的关系,为多应力加速寿命试验的寿命预测提供了新的思路。     

Web开放平台安全体系的研究与设计

Web开放平台是Web2.0时代的发展产物,它能提供更多的可能性,具有更强的渗透能力,随之也面临着更多的安全问题。本文分析了开放平台原理,设计了开放平台安全通信流程;通过研究开放带来的一系列安全问题,明确了开放平台安全的设计方案;并且从平台整体安全的角度完成了安全体系的设计,保证了系统网络间相互连接关系的清晰合理。Web开放平台安全体系的研究和设计能够为互联网安全、以及开发人员提供有力的帮助。     

Simultaneous observations of the plasma density on the same field line by the CPMN ground magnetometers and the Cluster satellites

By applying the cross-phase method and the amplitude-ratio method to magnetic field data obtained from two ground stations located close to each other, we can determine the frequency of the field line resonance (FLR), or the field line eigenfrequency, for the field line running through the midpoint of the two stations. From thus identified FLR frequency we can estimate the equatorial plasma mass density (ρ)$(\rho )$ by using the T05s magnetospheric field model [Tsyganenko, N.A., Sitnov, M.I. Modeling the dynamics of the inner magnetosphere during strong geomagnetic storms, J. Geophys. Res. 110, A03208, 2005] and the equation of Singer et al. [Singer, H.J., Southwood, D.J., Walker, R.J., Kivelson, M.G. Alfven wave resonances in a realistic magnetospheric magnetic field geometry, J. Geophys. Res. 86 (A6) 4589–4596, 1981].     

SGKW轨道在线生成技术研究

天基对地打击动能武器(SGKW)用于从太空对地面高价值战略目标进行快速、准确的打击.针对作战实时性要求,探讨了SGKW的轨道在线生成技术.首先,利用庞特里亚金极大值原理将时间最短打击轨道的最优控制问题转化为两点边值问题.由于约束条件中存在优化参数,一种基于"遗传算法+序列二次规划"的组合优化算法被用于求解伴随变量初值和再入点参数.为了提高轨道生成的速度,在大量离线优化数据的基础上建立了BP神经网络预测模型,其预测值通过序列二次规划算法稍加修正,即可满足相应任务的落点精度要求.仿真结果验证了上述方案的有效性.     

基于遗传算法和BP网络的航空发动机拆换期望值预测

通过使用真实样本实验的方法,在BP神经网络、GA遗传算法与改进的GA-BP复合算法中,找出能迅速精确地预测航空发动机拆换期望值的最佳方法。试验结果证明,GA-BP复合算法在用遗传算法对神经网络的权值进行大致搜索以后,再用神经网络方法进行训练,能很好地模拟发动机拆换期望值,并用实例证明该算法是有效的。