基于神经网络与专家系统的火控系统故障诊断

为了能在火控系统发生故障时，更快更好地诊断和排除，分析了人工神经网络和专家系统各自特点及其局限性，采用人工神经网络技术与专家系统相结合的方法，建立基于人工神经网络与专家系统故障诊断机制，对火控系统的故障进行智能诊断。克服了传统的诊断专家系统缺少有效的自学习、自适应机制，难以解决非线性系统故障问题的不足。这对于解决火控系统多征兆、多原因的复杂故障问题，是一条方便快捷的途径。     

人工神经网络在舰船火灾探测中的应用

舰船火灾探测系统的目的是能及时、准确地探测到舰船上发生的火灾。提出一种利用人工神经网络的舰船火灾探测方法，通过设计三层反向传播（BP）人工神经网络模型，使用改进的BP算法——LM算法，对多传感器（温度传感器、烟雾传感器和CO传感器）同时探测到的数据进行智能化处理。仿真结果表明：基于人工神经网络的舰船火灾探测系统能及时、准确地识别各种火灾信号。     

基于人工神经网络的混凝土碳化分析

混凝土的碳化是导致钢筋混凝土结构耐久性损伤的主要原因之一。本文利用人工神经网络方法对钢筋混凝土结构的碳化作了分析。分析结果表明：采用人工神经网络方法，可以取得讼人满意的结果。     

人工神经网络专家系统及其在海军中的应用研究

本文了人工神经网络的结构特点，分析了人工神经网络与专家系统各自的优缺点，论述了人工神经网络专家系统在海军中应用的重要性及前景。     

基于人工神经网络的航空相机导片轴转速预测研究

航空相机导片轴转速预测有着重要的技术作用．为了准确预测航空相机导片轴的转速，本文提出了基于人工神经网络的转速预测方法．从相机导片轴的动态方程出发，推导出了转速的表达式，然后根据转速与定子电压、定子电流，转子磁链之间的非线性关系，建立了两种人工神经网络转速预测模型．文后的仿真结果表明，这两种基于人工神经网络的转速预测模型可以准确跟踪相机导片轴转速的变化，具有一定的科学性和先进性．     

人工神经网络在船舶自动舵上的应用

提出一种用于船舶航向保持的人工神经网络控制器，设计了一种“直接控制法”，与目前常见的几种人工神经网络控制方法相比，其特点是结构简单，可直接应用在实时控制中，在实际应用中，只要知道被控过程的定性控制特点，“直接控制法”即可用于干扰环境下的非线性过程控制。“直接控制法”在船舶自动舵上进行了验证，并同传统的ＰＩＤ自动舵进行了比较，结果表明，在随机风和测量噪声的干扰下，人工神经网络自动舵的控制效果明显优于     

用神经网络模拟仿真火控模型

本文主要研究基于人工神经网络的火控滤波器和弹道函数逼近方法，提出了加快ＢＰ网络波器收敛的人工智能方法，并给出了相应的算法。     

人工神经网络的船舶引擎冷却系统故障诊断方法研究

以船舶故障诊断作为应用背景,对人工神经网络在船舶冷却系统故障诊断中的应用进行研究。首先对船舶引擎冷却系统进行介绍;然后介绍人工神经网络的基本知识,给出基于人工神经网络的船舶引擎冷却系统故障诊断方法。该方法选用BP神经网络模型,并利用LM算法来提高方法的收敛速度。实验结果表明,本文给出的方法具有较高的计算能力和准确率。     

区域港口群货源分配的人工神经网络方法

将人工神经网络方法与港口货源分配问题相结合,建立了货源分配的人工神经网络模型,并对网络的拓扑结构、网络学习机制、网络样本采集和网络的使用进行了介绍和分析。     

基于定子电流Park矢量变换的感应电机故障诊断

通过提取定子电流信号的Park矢量图作为电机故障特征。应用人工神经网络技术对故障特征进行分类与识别，从而避开了复杂的谱分析技术。实验测试结果表明，该方法用于电机故障诊断可靠、有效，是一种实际可行的电机故障诊断方法。