基于模糊神经网络和数据融合的结构裂纹故障诊断

本文利用模糊神经网络和数据融合技术相结合,对铝板裂纹进行了故障诊断.在梁结构的振型斜率变化率的基础上,得到了板结构两个方向的振型斜率变化率裂纹诊断指标.通过对模糊神经网络诊断结果和模糊神经网络数据融合诊断结果的比较,证明模糊神经网络数据融合诊断方法对裂纹的检测、定位和性质刻画能够达到满意的精度,也证明了在所取五种裂纹诊断指标中,振型斜率变化率裂纹诊断指标对裂纹的诊断精度是最高的.     

基于模糊神经网络的柴油机排气噪声预测

应用模糊神经网络FNN（Fuzzy Neural Networks）的模糊推理对噪声数据的预测进行了研究分析。和传统的BP网络方法相比,模糊神经网络具有概念清晰,逻辑清楚,且不会限于局部极小点等特点,实验结果充分证明了这种方法的有效性,并且本文用较小规模的正交试验数据作为训练样本,达到了试验量少效果好的目的。     

基于模糊神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法研究

提出一种基于模糊神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法.该方法利用模糊逻辑和神经网络的优势,通过数据融合充分利用各种信息,提高诊断的精度.经箅例证明,该方法可靠、有效,对于复杂装备的故障诊断有一定意义.     

一种潜艇作战软件质量评价的新方法

提出一种基于专家知识与神经网络的潜艇战术应用软件质量评价方法.该方法运用专家知识对软件质量指标进行了修正,并作为模型的输入,利用模糊综合评判方法获取该模型的训练数据和测试数据训练神经网络,将训练好的神经网络用于对软件进行质量评价.经算例仿真证明该方法是可行和有效的.     

一种潜艇作战软件质量评价的新方法

文章提出了一种基于专家知识与神经网络的潜艇战术应用软件质量评价方法.该方法运用专家知识对软件质量指标进行修正并作为模型的输入,利用模糊综合评判方法获取该模型的训练数据和测试数据来训练神经网络,将训练好的神经网络用来对软件进行质量评价.经算例仿真证实了该方法的可行性和有效性.     

基于目标规划的水下机器人模糊神经网络控制

针对水下机器人运动的精确控制问题,依据模糊逻辑和神经网络理论,提出了一种基于目标规划的模糊神经网络控制方法。根据水下机器人的运动特性构造了模糊神经网络的结构,并推导了网络权值学习的反传算法,最后以水下综合探测机器人为研究对象进行了试验研究。试验研究的结果表明,该方法结合了传统模糊控制和神经网络控制的优点,大大地提高了系统响应速度和控制精度,并且对模型的不确定性有较强的鲁棒性,能够实现水下机器人运动的精确控制,具有较高的理论和实用价值。     

多雷达多目标航迹跟踪法

提出了一种改进的模糊极小极大(Fuzzy Min-Max,FMM)神经网络算法,并结合无师训练FMM神经网络的聚类,给出了一种基于FMM神经网络的多雷达多目标航迹跟踪方法.仿真实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并较好地实现了多雷达多目标的航迹相关.     

模糊神经网络在船舶电力推进系统状态评估中的应用

船舶电力推进系统状态评估是状态检修的前提和基础,建立科学、全面、合理的评估指标体系,选择合适的评估方法,并最终开发切实可行的状态评估系统是船舶电力推进系统状态评估的必要步骤。提出船舶电力推进系统状态评估的流程、基于模糊神经网络的船舶电力推进系统状态评估模型和具体评估步骤,结合船舶电力推进系统的实船运行数据进行状态评估模型仿真试验。仿真试验结果表明,模糊神经网络方法应用于船舶电力推进系统的状态评估具有一定的准确性。     

潜艇指挥决策控制模型及仿真研究

在分析模糊神经网络(FNN)结构的基础上,根据潜艇指挥决策控制的特点,提出了利用模糊神经网络建立潜艇指挥决策控制模型.潜艇指挥决策控制过程是一个典型的模糊过程,模糊神经网络能够较好地处理模糊信息,并具备模糊推理能力.文中给出了适应潜艇指挥决策控制特点的模糊神经网络结构,推导了模糊神经网络学习算法,并探讨了基于模糊神经网络的潜艇指挥决策控制模型在潜艇指挥控制系统中的应用.     

应用模糊优选BP网络模型研究龙羊峡水电站坝区地下水渗流场

简述了模糊优选法原理和模糊优选BP神经网络模型的建立过程,比较该模型与一般BP神经网络模型的异同,认为前者优于后者。根据龙羊峡水库坝面钻孔水样的环境稳定同位素和温度数据,应用模糊优选BP神经网络模型分析了坝区地下水渗流场分布特征和水力树立补给关系,计算结果与通过人工同位紊以及和温度示踪等方法的分析结论一致。