基于径向基函数神经网络的舰艇声呐部位自噪声预报

径向基函数神经网络具有学习速度较快,函数逼近能力强的特点.文章分析了影响声呐部位自噪声的各种声源参数,以舰艇声呐部位自噪声作为目标函数,将径向基函数神经网络用于舰艇声纳部位自噪声预报.利用舰艇声呐实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对舰艇声呐部位自噪声进行精确预报.     

径向基神经网络的构造理论

通过对径向基神经网络的研究，提出了径向基经网络的构造性理论及其构造算法，在给定函数及其允许误差的条件下，运用本算法能够构造几乎最少隐节点数的径向基神经网络。     

径向基神经网络在水下船体防腐中的应用

采用改进型径向基函数神经网络来预测水下船体电位,从而达到船体防腐的目的。首先,分析采用无单元法求解问题的优越性;然后,介绍径向基函数神经网络的原理,通过建立水下船体的数学模型来获得船体电位,采用层次凝聚算法和K-均值聚类算法来确定径向基函数神经网络的中心节点,从而建立神经网络;最后,对神经网络的预测能力进行MATLAB仿真检验。结果表明,采用改进型的径向基函数神经网络来预测船体电位获得了很高的精度,对于船体防腐保护达到了很好的效果。     

滑坡预测径向基神经网络法

在边坡稳定分析的基础之上,引入径向基网络的理论,提出了边坡滑动的径向基网络预测方法.以边坡高度、边坡角度等作为输入模式变量,建立径向基神经网络训练样本,用于滑坡稳定性评价.通过样本的学习训练,用训练后的径向基神经网络来预测滑坡,通过工程实例与评价结果比较,证明了该评价方法具有较高的精度,也表明该模型能较好的用于滑动预测.     

径向基神经网络的构造理论

通过对径向基神经网络的研究,提出了径向基神经网络的构造性理论及其构造算法。在给定函数及其允许误差的条件下,运用本算法能够构造几乎最少隐节点数的径向基神经网络。     

基于径向基神经网络的侦察目标意图识别研究

针对无人机空中侦察目标意图识别的问题,提出一种基于径向基神经网络的目标意图识别模型。首先利用雷达收集空中目标相关参数;然后对收集到的数据进行处理并提取特征;最后利用知识库训练好的径向基神经网络对处理后的数据进行模式识别,得到空中目标的意图。案例分析表明,相对于BP神经网络和支持向量机的目标意图识别模型,基于径向基神经网络的空中目标意图识别模型具有更高的准确性。     

舰载无人机系统的应用与发展分析

介绍舰载无人机系统的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出在现代战争中发展舰载无人机的优势和重要性,重点探讨几种舰载无人机的性能及其特点,最后论述舰载无人机的应用与发展分析.     

船用固体氧化物燃料电池电堆建模与仿真

由于船用固体氧化物燃料电池复杂的内部环境不利于对其直接建模,针对船舶设备负载变化导致燃料利用率变化,提出利用径向基函数神经网络的"基"函数.结合宽度学习网络结构和恒燃料利用率控制策略,构造了一种识别恒燃料利用率的固体氧化物燃料电池电堆特性的新方法.根据恒燃料利用率控制策略经研究获得电池的输入输出数据组;在输入输出数据组的基础上,利用Lipschitz商准则确定非线性模型的最佳输入变量阶数;利用粒子群优化算法来估算基于径向基函数宽度学习网络参数,包括增强层参数、增强层和输入层到输出层参数.该方法得到的辨识结果精度高且计算量小.试验结果验证了该方法的准确性和有效性.     

基于神经网络的水深插值研究

提出了利用神经网络技术，对离散的、分布不规则的海图水深数据进行插值处理得到连续水深数值的方法，研究了应用Levenberg-Marquardt反向学习网络进行函数逼近和径向基函数网络进行函数插值二种算法，用函数曲面和实际水域数值对算法进行了测试和误差分析，并对实际应用中区域分块、规一化和等深线数据处理等问题作了说明。     

船用柴油机故障在线智能仿真诊断技术的应用研究

本文提出了一种船用柴油机性能故障在线自动诊断的新方法,把仿真以及神经网络技术直接应用于柴油机故障在线诊断系统,建立船用柴油机症状与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以和柴油机故障在线诊断。尤其是对网络容错能力进行评估分析,并确定较有代表性的径向基函数ＲＢＦ网络分布常数Ｓｃ,从而提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。