径向基函数神经网络在集装箱吞吐量预测中的应用

针对一类具有时间序列特性的数据,构造一种基于径向基函数神经网络的预测模型,并将该模型应用于上海港集装箱吴吐量的预测。     

神经网络在船舶操纵中的应用研究

该文对人工神经网络用于船舶操纵动态特性的在线学习进行了研究,并提出了基于神经网络预报的操舵控制算法。仿真试验的结果表明了该控制算法的有效性。     

神经网络理论在独立电力系统励磁控制中的应用

根据发电机励磁控制的任务,本文基于神经网络理论提出了一种新的励磁控制器的设计方法,针对单机一静态负荷载模型进行了数字仿真研究结果证明了所提方法的正确性。     

一种新的综合滤波在INS/GPS/CNS组合导航系统中的应用研究

针对INS／GPS／CNS组合导航系统的特点，采用了基于H。滤波的神经网络代替传统卡尔曼滤波器，利用INS／GPS、INS／CNS两个局部滤波器的输出值，通过联合滤波器进行线性最优估计，且进行了计算机仿真。仿真结果表明，该算法在满足系统精度和容错性要求的基础上，有效地改善了系统的自适应性、实时性、鲁棒性等性能，是组合导航系统理想的结构模型。     

DWL-48连续走行捣固稳定车控制系统分析

对DWL-48连续捣固稳定车的捣固装置控制系统进行分析,认为控制策略的滞后是导致设备现场使用故障的重要原因。以捣固架提升与下降控制为例,提出基于BP神经网络的捣固装置控制系统的设计思路。     

模糊神经网络在摆式列车作动系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆作动系统故障所具有的模糊性，提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊理论与神经网络融合在一起，实现了对故障的模糊诊断，给出了模糊神经网络的结构，该网络由两部分组成，前一部分为模糊量化部分，后一部分为神经网络部分，根据输入特征量的实际情况，确定了各模糊子集上的隶属度函数，提出了一种阈值向量故障判别方法，使故障判别更具灵活性和合理性，根据相关文献构造了倾摆作动系统的构造判别表，形成故障诊断理论样本。以摆式列车倾摆作作动系统对象，就倾摆作动系统中几种典型的故障模式，有用模糊神经网络方法作了识别，仿真结果表明，该方法是行之有效的，为在摆式列车实车倾摆作系统故障诊断中的应用提供了理论依据。     

基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型

为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题, 提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量, 交通流量为观测变量, 预测结果是单一预测模型的加权和, 加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定, 最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明, 在不同预测步长情况下, 约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平, 并且不受某一较差的预测模型影响, 具有较高的鲁棒性。     

神经网络用于刚架结构裂纹识别的反问题

对刚架结构，利用传递矩阵方法建立含裂纹单元的刚度矩阵，用有限元正分析得到在裂纹的不同位置和深度时结构的固有频率。用已知（计算）的裂纹与结构频率所相应的一定数量的样本，对三层前蚀式神经网络进行训练，自学习后的网络将用于裂纹位置和深度的识别。以悬臂梁为算例，计算实验结果表明，此方法对裂纹的识别有一定的精度。     

基于CMAC与PID的电磁执行器并行控制

设计了以DSP56F807为核心的柴油机电磁执行器控制系统,提出了电磁执行器CMAC与PID复合控制算法,在MATLAB/SIMULINK下进行了电磁执行器控制仿真,通过控制试验验证,此方法可以取得令人满意的控制效果。     

基于循环多层感知器神经网络的符号逻辑推理系统

介绍一种用循环多层感知器神经网络实现符号逻辑推理系统的方法。该方法通过让神经网络学习训练样本获取领域规则知识，或者直接将领域规则知识编码于神经网络之中；即用神经网络来表达领域规则知识，然后通过神经网络的循环反馈计算过程来实现任意形式的符号逻辑推理。为研究人类抽象思维（逻辑符号推理）与神经网络形象思维（联接数值计算）之间的关系提供了理论基础。