纠错码与神经网络

从两个方面推广了Bruck和Blaum的工作。一方面,证明了在软判决译码的情况下,线性分组码的最大似然译码等价于一个神经网络收敛于它能量函数的全局极大状态。另一方面,对GF(p)上的线性分组码,构造了一个联想记忆神经网络,使得每一个线性分组码的码字都对应于神经网络的一个全局稳定状态。     

复杂载荷情况下平均应力修正方法

对于复杂载荷下的疲劳问题,应该把平均应力效应分为“静态效应”和“动态效应”两个方面。静态效应只影响最终断裂条件,而动态效应影响疲劳过程中的损伤演化规律和强度退化速率。因此,在计算累积损伤时,只需考虑平均应力的动态效应。根据传统的研究结果及对一些试验数据的分析,提出了一个用于复杂载荷损伤分析计算的“损伤当量应力”,以修正平均应力对疲劳损伤的影响。     

高性能战斗机机动动作优化控制研究

应用轨迹优化方法研究了高性能战斗机机动动作的最优控制问题。采用质点运动方程，以多层神经网络完成气动系数拟合，编写了基于最大值原理的优化程序，给出了优化结果，并据此对过失速机动的使用和控制进行了初步分析，结果表明，对特定的始末端状态，过失速机动能力能够缩短机动时间，但是进入过失速的深度与收音机推重比有关。     

刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究

研究了利用声发射、振动和电机功率信号经BP算法信息融合估计刀具磨损量的方法,采用简单有效的灰色模型关联分析法选择特征参数,研究了网络参数对性能的影响以及网络性能的稳定性。     

Access—list技术应用研究

访问表是网络防御外来安全威胁的第一关 ,它是通过允许或拒绝信息流通过路由器的接口来实现的一种机制。本文介绍了访问表的基本概念、基本原理以及具有高级安全特性的新一代访问表 ,给出了一个建立应用访问表的实例 ,最后对各种网络安全威胁给出了对策及实现方案。     

基于神经网络的电动加载系统

 针对电动加载系统中多余力矩的干扰 ,提出了基于RBF(径向基函数 )神经网络的新型复合控制策略 ,与传统的BP神经网络相比 ,没有局部最小问题。由于系统非线性和时变性 ,特别在多余力干扰下传统控制方法如PID很难得到满意的控制效果。提出的复合控制方法主要由神经网络PID和前馈补偿器组成 ,通过仿真与试验 ,控制器有效的减少了多余力矩对系统的影响 ,改善了加载系统的动态性能。     

一种基于神经网络补偿动态逆误差的方法

讨论了一种基于神经网络自适应补偿动态逆误差的方法，并应用于超机动飞机控制器设计中，飞机的基本控制采用非线性动态逆方法进行设计，对于模型不准确导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿，仿真结果表明，采用神经网络补偿误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，而且可以简化动态逆控制律的设计，改善整个控制系统的性能。     

钢铁产品海上运输管理信息系统的设计与实现

介绍了本溪钢铁集团公司产品从出厂运输到港口，再经海上运输最终到达客户整个运输业务数据的网络管理信息系统的设计与实现，以及该系统的主要功能和特点。该网络信息系统由一台服务器、3个客户机及2个远程客户机组成，在Windows2000的网络平台上，共享服务器端的VFP6数据库系统；在各客户机，采用VFP6中文企业版进行应用程序的开发。     

导弹块对角控制器的组合设计法

利用小脑关节模型控制器 ( CMAC)神经网络辨识了导弹控制系统的几个重要空气动力参数,证明了估计误差、权误差有界,然后用解析逆解设计方法、模糊神经网络变结构控制方法设计了块对角控制器。仿真结果显示了该算法的有效性。     

模糊神经网络的侧滑角校正

叙述了一种利用模糊神经网络模型来校正侧滑角的方法。侧滑角的校正基于以下七个输入变量：动静压之比、动压、迎角、滚转速率、偏航速率、飞机重心处侧向过载、基准侧滑角。在模糊神经网络模型的结构辨识中，采用了前向搜寻算法。样本数据的一部分用于训练模糊神经网络，另一部分用于测试和评价所得模型的性能；参数辨识中，采用了反向传播学习算法（即BP算法）。某型飞机的六自由度仿真软件仿真验证表明，用这种方法校正后的侧滑角具有较高的精确度。