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。     

基于量纲分析理论的雷达网机动能力评估模型

根据信息化条件下防空作战的特点,分析了影响战时防空兵情报雷达网机动能力的因素,采用量纲分析理论对机动能力进行建模,用机动能力指数来评估其能力的好坏。通过实例,验证了模型的科学性和合理性,为评估防空兵情报雷达网机动能力提供了一种新的方法。     

雷达网效能评估方法研究

为了克服AHP法中决策者的主观判断可能存在一定误差,将基于熵权的FAHP算法用于雷达网效能评估中。通过对雷达网的因素分析,建立了雷达网效能评估结构层次模型,同时给出了雷达网效能评估步骤。最后利用2种算法对案例进行了实验分析。结果表明,在雷达网效能评估中,基于熵权的FAHP算法比AHP算法更科学,更合理。其评估结果在一定程度上为雷达网的合理分配使用提供决策依据。     

基于RBF神经网络的舰船维修费预测

鉴于单个预测模型在舰船维修费预测中存在信息源不够广泛的不足,提出用组合预测法进行维修费预测。构建了基于径向基函数(RBF-Radial Basis Function)神经网络的舰船维修费组合预测模型,并用实例进行了验证。结果证明了此方法的有效性。     

基于模糊神经网络的水声对抗器材对抗效果评估研究

将人工神经网络引入水声对抗器材对抗效果评估中,运用模糊判别的思想,建立了衡量对抗效果的模糊神经网络评估模型.该模型利用仿真试验的结果,选取隶属函数的端点值和中间值作为部分样本训练网络,通过学习拟合出对抗效果与诸因素的映射关系,结合实例,应用这种方法作了初步评估.结果表明,这种方法简便、易行,评估结果可信.     

基于雷达网的舰艇编队作战能力评估模型

舰艇编队雷达网的作战能力很大程度上影响了编队的作战效能.利用定性和定量分析相结合的方法分析了影响舰艇编队雷达网作战能力的因素,建立了基于雷达网作战能力的编队综合作战能力指数模型.仿真结果表明,所建立的指数模型能反映编队装备体系效能与编队雷达网之间的关系,通过仿真计算几种舰艇编队编成模式下的综合作战能力指数,选择最优的编成模式.该模型对于辅助指挥员进行科学预测,合理编成编队,选择较好的配置方案,具有较好的指导意义.     

基于模糊RBF神经网络的辐射源识别

针对模糊识别系统的不足,为了提高辐射源识别系统的识别正确率,构建了基于模糊RBF神经网络的辐射源识别系统,提出了一种等价型模糊RBF神经网络的结构和学习算法,采用五层神经网络结构来实现模糊系统的模糊化和规则推理,神经网络的所有节点和参数对应了模糊系统的隶属函数和推理过程.在仿真实验中,分别采用模糊识别系统、并联型模糊RBF神经网络、结构等价型模糊RBF神经网络进行辐射源识别,给出了三种算法在相同噪声环境下的仿真结果,表明等价型模糊RBF效神经网络有较高的正确识别率,具有更强的抗干扰能力,但运算量相对较大.     

基于RBF神经网络的港口货物吞吐量预测

将人工神经网络理论引入港口货物吞吐量远景观测，并依据，1978－1998年北方某大港主要要经济腹地的相关经济变量的历史数据建立RBF神经网络预测模型，最后利用模型对未来15该港货物吞吐量进行了预测。     

基于高维优化的RBF神经网络螺旋桨性能预测

螺旋桨式水下推进器推力的大小决定着水下机器人的水动性能.为快速准确预测螺旋桨的敞水性能,建立一种RBF神经网络螺旋桨敞水性能估计器模型.利用几种型号螺旋桨敞水仿真值作为训练样本,对网络规模进行调整.在此基础上,广义逆动态地调整各网络间的连接权重,进行网络参数的优化.通过不断地迭代优化达到学习精度要求,最终得到一种高维优...     

RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究

提出一种基于RBF神经网络的传感器在线故障诊断方法,用某气囊隔振系统隔振装置中大量的传感器数据进行了仿真实验,验证了方法的可行性.通过对每个传感器建立单独的神经网络预测模型,实现多传感器的故障诊断.     

基于RBF神经网络的水面船舶轨迹跟踪控制

针对速度矢量不可测、动态参数不确定以及具有未知扰动和磁滞特性的水面船舶系统,提出一种基于径向基函数神经网络的自适应反馈轨迹跟踪控制方案。根据船舶的状态矢量,利用高增益观测器估计水面船舶系统的不可测速度矢量,并通过一个函数描述间隙类磁滞对系统的影响。利用径向基函数神经网络的逼近能力和反步法设计控制器,基于李雅普诺夫稳定性理论,验证所设计控制器的稳定性,证明系统所有的闭环信号都是半全局一致有界的。通过仿真验证了控制器的有效性。     

基于改进遗传算法的雷达网反干扰对策研究

在复杂电磁环境下,将不同频率、不同体制的雷达组网以提高反干扰效能是一种有效手段。通过雷达网反干扰效能问题研究,建立了定量分析的非线性规划模型,并将模拟退火算法的思想融入遗传算法中进行改进来求解模型,给出了雷达网反干扰对策。     

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。     

基于网络环模型的网络化GPS干扰效能评估

效能评估是衡量武器系统作战能力的有效手段,对电子对抗类武器系统的实战运用具有重要的指导作用。研究了基于Perron‐Frobenius特征值的网络环效能度量方法,给出了网络化GPS干扰系统的网络环模型,对比了理想环境下两种不同的G PS干扰系统的作战效能,并对复杂对抗环境下网络化G PS干扰系统的作战效能进行了评估。     

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。     

基于模糊综合评判的舰艇编队网络效能评估

在分析舰艇编队作战系统网络的复杂性基础上,从信息支援能力、信息进攻能力、信息防御能力三个角度对网络效能进行评估,建立了相应的评估模型,并通过实例分析了该方法的可行性。