动能拦截器末制导启控点的BP网络方法

为了提高拦截精度并减少燃料消耗,研究了动能拦截器KKV(Kinetic Kill Vehicle)比例末制导律下末制导启控点的选择问题.定义了末段制导启控时的期望位置;通过BP(Back Propagation)网络研究期望位置和目标弹道角之间的非线性关系;利用训练后的网络输出期望位置,仿真实验证实期望位置下启控末制导,可以有效地保证拦截精度并减少末制导过程的燃料总消耗.利用该方法获得的期望位置可以实时指导KKV在中末制导交班段调整自身位置.      

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.      

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

神经网络在下颌运动轨迹图测量中的应用

介绍了采用小型磁石测量下颌运动轨迹图Electrognathography(EGN)的方法。给出利用磁偶极子模型代替小磁石模型的理论及实际依据。利用神经网络解决由磁石产生的磁感应强度推定其空间参数的反演问题 ,并且采用了分割网络及修正网络的方法来提高磁石运动测量的推定准确度。     

智能磁航向传感器的研制及误差补偿算法分析

介绍了微型智能磁传感器的设计,分析了影响磁航向精度的误差来源.在此基础上提出了基于BP神经元网络、最小二乘及最佳椭圆拟合等3种不同的磁航向误差补偿算法,详细分析了每种算法的工作原理,并立足于算法的具体实现,通过现场试验,从精度、速度、效率等3个方面对算法的有效性加以分析验证,并得出结论.      

智能化战术任务管理系统研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A^*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化.     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.     

基于神经网络的维修保障流程影响度分析方法

针对维修保障能力的主要影响因素分析及其影响度的量化问题,以维修保障业务流程作为分析对象,通过建立业务流程参数与装备使用能力的关系函数,建立影响因素和影响度的分析方法,并给出影响程度、关键要素、关键影响要素以及综合影响度定义.以流程数量、效率和稳定性作为分析指标,利用MATLAB软件基于神经网络实现对关系函数的逼近求解,为装备制造企业提供确定关键流程和主要影响因素的系统实现.以某航空装备制造企业维修保障业务流程为例给出具体应用,与专家评价方法相比该方法可获得更为客观的分析结果.      

离散拓扑业务模型中多媒体LEO网络性能分析

针对快速发展的多媒体卫星网络,提出一种新的低地球轨道卫星网络性能的定量研究模型。该模型考虑了星座动态拓扑变化和全球业务需求变化的复杂特点,建立了离散时间下的业务和拓扑映射关系;依据马尔科夫过程理论和卫星链路带宽约束条件,对实时和非实时两种类型业务采用概率分析方法,推导出定量计算阻塞概率、排队时延等网络性能参数的公式。大量仿真结果表明理论分析方法的正确性和有效性。该研究方法可用于多媒体低地球轨道卫星网络QoS路由管理和资源分配设计的参考。     

A steady-state model for the D- to F-region of the polar cap

For obvious reasons the ionosphere of the polar cap, surrounded by the auroral zone, is only poorly investigated. Even ionosonde data are very scant from geomagnetic latitudes beyond 70°. Since 1997 the European incoherent scatter radar facility EISCAT has an additional installation on Svalbard and has been providing electron density data nearly continuously ever since. These measurements which mainly cover the E- and F-regions are supplemented by rocket data from Heiss Island at a comparable magnetic latitude; these data are more sporadic, but cover lower altitudes and densities. A provisional, steady-state, neural network-based model is presented which uses the data of both sites.