武装直升机飞行控制系统的组合智能控制

讨论了专家系统的人工神经网络相结合的一种控制方法，并将这种方法成功地用于直升机飞行控制系统设计。根据系统特征模型的划分、精心设计专家系统的知识库、数据库、规则库和推理机。然后，用专家系统控制器训练了三层ＢＰ神经网络。同时，针对某型直升机用数字仿真证明了这种方法的优点和良好效果。     

轮辐式航线网的航班计划优化模型

分析了轮辐式航线网布局模式的特征,提出了在轮辐式航线网上进行航班计划优化所要考虑的主要因素,进而独立研究了该种布局模式的航班计划优化模型。并通过一个案例说明该种轮辐式航线网航班计划优化模型的应用。     

航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。      

基于遗传算法的神经网络优化

针对神经网络结构的设计基本上依赖于人的经验的缺点，提出了一种利用遗传算法优化神经网络的算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性，对神经网络的连接权和结构进行了优化，剔除整个网络冗余节点和冗余连接权，提高了网络的处理能力。通过实例证明该算法具有很高的精度，在机械故障诊断中具有良好的应用前景。     

数控系统故障的ANN与专家诊断系统的研究及应用

 分析了ＣＮＣ系统的故障特点,针对ＦＡＮＵＣ７数控系统,建立并比较了适用于ＣＮＣ故障的ＢＰ和ＢＡＭ两种ＡＮＮ诊断模型,探讨了模糊神经网络在ＣＮＣ故障诊断中的应用,给出了模糊ＡＮＮ识别ＭＡＣＳ５００数控机床伺服系统故障的数据和结果;介绍了所开发的ＣＮＣ系统故障诊断专家系统ＣＮＣ－ＤＥＳ的总体结构、知识表达与推理等,列举了该系统应用于ＣＮＣ故障诊断的情况和结论。     

三维飞机自动识别的一种有效方法

提出一种新的飞机自动识别算法。采用矩不变量和傅立叶描述子相结合的表示方法简单而有效地描述飞机的特征;采用了分布存储的ＢＰ神经网络来减少存储量和加速搜索识别过程,并对ＢＰ网络的收敛方法提出了若干措施加速其收敛过程。通过对９架不同飞机的大量实验证实,本系统性能优越,其识别准确率在９９％以上,并且识别速度很快,一架飞机的整个识别过程在不到１ｓ的时间内就可完成。     

自组织神经网络航空发动机气路故障诊断

 为克服学习样本依赖于发动机精确模型的问题,提出了一种基于自组织神经网络的发动机智能故障诊断的方法,并运用故障特征提取的数据预处理方式,成功地对航空发动机气路部件的几种典型故障做出正确诊断。为验证网络的抗噪性能,引入了自联想神经网络。研究表明,自组织网络可以脱离发动机模型,并且对测量噪声有良好的鲁棒性,能基本满足航空发动机故障诊断的要求,具有较好的工程应用前景。     

无人机中继平台覆盖区域统计模型简

 针对中继信号覆盖区域确定性模型没有考虑信道随机衰落影响的问题,提出了一种基于中断概率的无人机（UAVs）中继平台信号覆盖半径统计模型。通过将中继链路建模为包含路径损耗、阴影衰落和多径衰落的复合分布模型,推导获得中继信号覆盖半径的概率分布,并给出一种利用中断概率数值求解覆盖半径的方法。仿真结果表明,信道衰落对覆盖半径影响非常大,当中断概率小于10%时,覆盖半径仅为无衰落信道时的一半。研究结果对移动自组织网络（MANETs）中的中继网络的无人机最优布置、飞行策略以及网络性能评估等具有重要的参考价值。     

一类Cohen-Grossberg型神经网络概周期解的全局指数稳定

研究了一类Cohen-Grossberg型神经网络概周期解的存在唯一性及全局指数稳定性,得到了判断概周期解存在唯一及全局指数稳定的充分条件,推广了一些已有的结论。     

Research of multi-path routing based on network coding in space information networks

A multi-path routing algorithm based on network coding is proposed for combating long propagation delay and high bit error rate of space information networks. On the basis of traditional multi-path routing, the algorithm uses a random linear network coding strategy to code data pack- ets. Code number is determined by the next hop link status and the number of current received packets sent by the upstream node together. The algorithm improves retransmission and cache mechanisms through using redundancy caused by network coding. Meanwhile, the algorithm also adopts the flow distribution strategy based on time delay to balance network load. Simulation results show that the proposed routing algorithm can effectively improve packet delivery rate, reduce packet delay, and enhance network performance.