基于BP神经网络的渔港评估指标体系简化

为使渔港管理部门在进行渔港初步评估时节省人力、物力,对渔港评估指标体系进行简化,应用BP神经网络进行渔港评估。简化后的指标体系繁简适中,科学合理,结果符合实际,可供有关部门对渔港进行管理决策时参考。     

基于BP神经网络的SAR干扰效果评估

将BP神经网络引入SAR干扰效果评估过程,根据干扰效果评定诸因素构造合适的指标作为网络输入,网络输出为干扰效果所对应的等级划分,然后利用训练样本对网络进行学习和训练。仿真结果表明,这种方法是可行的,减少了评估过程中人为因素的干扰,使得评估结果更为准确、可靠。     

基于BP神经网络的导弹武器系统生存能力评估

导弹武器系统的生存能力是评估装备在使用阶段质量特性的一个关键指标。利用BP神经网络理论,在对某型导弹武器系统生存能力评估指标体系分析的基础上,建立了装备生存能力评估模型。最后结合实例利用MATLAB对该模型进行了仿真,结果表明该模型可较好地克服人为因素和不确定因素的影响,具有一定的借鉴价值。     

基于BP神经网络的维修性综合评估方法研究

建立舰船装备维修性评估用指标体系,借助MatLab语言建立BP神经网络评估模型,并给出实例应用,验证方法的可行性.     

基于BP神经网络的防空兵射击指挥效能评估

为了评估防空兵射击指挥效能,构建了效能评估指标体系,建立了射击指挥效能评估的三层BP神经网络模型。说明了训练样本构造的方法,并用样本对BP神经网络进行训练。利用训练好的神经网络对防空兵射击指挥效能进行评估。     

基于BP神经网络的空空导弹综合保障能力评估

建立了空空导弹综合保障能力评估指标体系,运用BP神经网络的基本原理建立了空空导弹综合保障能力评估模型,并进行实例分析,研究结果可为进一步提高空空导弹综合保障能力提供理论参考。     

基于 BP 神经网络的通信训练考核评估方法

针对通信训练评估问题,分析了影响通信训练质量的基本因素,并建立了多级通信训练考核评估的指标体系模型。应用 BP 神经网络评价方法,构造了多级指标体系模型数值计算模型。最后,以通信台的通信训练评估为例,进行了数值计算分析。数值计算结果表明,采用 BP 神经网络对通信训练进行评估具有可行性和较高准确度。     

基于BP神经网络的二手船价格评估研究

二手船价格是买卖二手船决策过程中非常关键的因素。为了准确地估算二手船价格,利用BP神经网络的高度非线性运算能力以及通过学习样本数据即可对事物复杂内在规律进行精确计算的特点,将BP神经网络应用于二手船价格的估算。利用从克拉克松获取的2009年到2012年120个灵便型干散货船交易数据,建立了基于船龄、船舶载重吨(DWT)、新造船价格和一年期期租费率的BP神经网络模型,网络输出结果与二手船实际交易价格的相对误差率在10%以内。     

基于BP神经网络的主成分分析法在效能评估中的应用

针对侦察效能评估中,指标因素的多样性和因素间的复杂关系,依据主成分分析的评估思路,运用BP神经网络对侦察效能进行评估.结合BP神经网络的逼近非线性函数的映射能力和并行处理的特点,解决数据样本的分类问题.通过对侦察效能的评估,验证了BP神经网络对效能评估的可行性,其方法和成果可供其它武器装备效能评估借鉴和参考.     

基于BP神经网络的图像识别跟踪技术

本文利用BP神经网络抗干扰性强,识别精准等优点对船舶进行识别跟踪。首先获取原始图像,然后预处理,以图像的全部灰度值为训练样本,以新不变矩特征向量为样本集输入到3层BP神经网络中,对含不同噪声均值的图像进行识别。实验结果表明,以新不变矩特征向量作为样本集时抗噪能力强,识别率高。最后以新不变矩特征向量作为样本集进行目标跟踪得到跟踪误差。     

基于BP神经网络的复杂布局管道泄漏检测研究

对基于BP神经网络的复杂布局管道泄漏检测与定位进行研究,确定实验方案和研究内容,介绍BP神经网络的输入参数、训练目标和隐含层节点个数,阐述基于BP神经网络的复杂管道泄漏检测研究。研究表明：用BP神经网络来预测复杂管道发生泄漏后的泄漏量大小是完全可行的;用其对是否发生泄漏进行状态辨识,则还要进行数据的二次处理;由于训练样本过少,用BP网络进行泄漏定位时会产生较大的误差,建议增加训练样本数,从而提高泄漏定位精度。     

基于BP神经网络的煤矿电机故障诊断预测

电机软故障辨识诊断一直是困扰电机维修工程师一大难题。引入BP神经网络概念,利用采集到的样本数据训练BP神经网络,得出最优网络模型。通过典型故障状态参数测试新方法的辨别能力。结合对煤矿电机参数的训练测试,通过仿真实验验证了这种新方法对电气故障诊断的有效性。     

基于BP神经网络的虚拟故障诊断的实现

针对电子设备故障诊断与维修训练的需求,以某型通信设备电源模块为例,探讨复杂电子设备元件级虚拟故障诊断的设计方案,重点研究了BP神经网络的实现、Delphi与Matlab的混合编程以及电路仿真在虚拟故障诊断中的应用,开发出某型通信设备的元件级虚拟故障诊断系统。实践证明,该系统实现了故障仿真和诊断以及虚拟拆装演示,具有较好的交互性,能够很好地解决虚拟维修过程中遇到的实际问题。     

基于BP神经网络自适应控制系统的改进与优化

本文针对BP(Back Propagation)神经网络在控制系统应用中存在的一些诸如收敛速度慢、局部极小点等不足,提出了附加动量法以及自适应的学习速率法等算法,并对该算法的原理模型以及工作流程进行了研究和设计,同时对该算法在PID自适应控制系统中应用进行了改进和优化.     

基于BP神经网络的罗兰-C的ASF修正

将BP神经网络应用于罗兰-C导航系统的附加二次相位因子修正，以提高系统的导航精度。通过训练，找出舰船所在位置与ASF修正量之间的对应关系，从而利用该修正量对所测得的罗兰-C电波传播时差进行补偿，结果表明该方法有效，为罗兰-C的ASF修正提供了一种途径。     

基于改进BP神经网络的船舶操纵性能预报

以某单桨大型船舶在海上的回转性能为例，探讨了应用改进的BP神经网络（Back-pmpagation Neural Network）建立船舶操纵性预报数学模型的方法，并利用matlab语言对其进行了仿真。研究结果表明，改进的BP算法有更快的收敛速度和更好的计算精度。     

基于BP神经网络的客滚船营运风险评估

随着客滚船运输行业的兴起,客滚船的营运安全日益受到各方面的关注。文中利用BP神经网络评价方法,由人、船、环境、管理四要素所构成的客滚船营运风险进行评估,最终确定某客滚船具体航次的营运风险。经过验证,基于BP神经网络客滚船营运风险评估方法与实际相符,为客滚船风险评估提供一条新的途径。     

基于BP神经网络的故障诊断技术在装备维修中的应用

传统故障诊断方法在装备保障中的诸多局限性。文章介绍了基于BP模型的神经网络,研究了基于BP模型神经网络的故障诊断推理方法,并利用Matlab仿真软件对结果进行了运行和计算。结果证明,基于BP神经网络的故障诊断技术对装备故障诊断是行之有效的。