CPN神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

提高模拟电路的故障诊断速度对于装备保障具有重大意义,采用CPN神经网络对模拟电路进行故障诊断,运用Matlab神经网络工具箱对其进行建模、网络训练和故障识别,结果表明采用CPN神经网络可以大大提高故障定位的准确率.     

BP神经网络改进算法的研究

本人通过对人工神经网络BP算法的研究,提出了两种基于BP改进算法,并结合泥沙学科中的宽级配非均匀沙最大起动粒径dcmax的推求.采用C#语言,分别实现BP经典算法以及自适应调整学习效率和模拟退火两种改进算法,建立了dcmax预测模型并对预测结果进行验证与分析.表明改进算法的优势所在,体现出改进算法的应用价值和发展前景.     

基于智能模型的入侵检测技术与方法研究

入侵检测技术是计算机安全领域的一项重要技术,是计算机信息系统的安全保障.以神经网络的入侵检测方法和数据挖掘的入侵检测方法为例,对基于智能模型的入侵检测技术与方法进行了探讨和研究,阐述了两种方法的实现原理,并对其技术与方法特点进行了详细的分析.     

基于平曲线参数的服务区出入口匝道长度研究

以服务区出、入口匝道的基本概念和相关设计指标为出发点,基于匝道平曲线设计的不同类参数,利用《公路项目安全性评价规范》(JTG B05-2015)(以下简称《规范》)中,匝道运行速度预测模型,构建服务区出、入口匝道最小长度计算模型.最后计算得到不同设计速度下高速公路服务区出、入口匝道长度的最小取值.     

基于GA-BP神经网络的螺旋桨水动力性能预报方法

为了快速预报螺旋桨水动力性能，提出一种遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的螺旋桨水动力性能快速预测方法。采用计算流体力学（CFD）方法，使用FLUENT软件对P4119螺旋桨水动力性能进行仿真计算，结果表明CFD方法可替代敞水试验获取螺旋桨水动力性能。采用CFD方法计算100组不同系列螺旋桨的水动力性能，建立GA-BP神经网络螺旋桨水动力性能预测模型，以计算所得的100组数据为模型的学习样本，选择其中的80%为训练集，10%为验证集，10%为测试集，对比分析传统BP神经网络和GA-BP神经网络模型的预测效果。结果表明，GA-BP神经网络预测结果预测精度更高，能够满足快速预测螺旋桨水动力性能的要求。     

Matlab神经网络工具箱在过程辩识中的应用

介绍了运用神经网络辩识动态过程的一般原理，同时阐述用Matlab神经网络工具箱辩识动态过程的方法、步骤．为用神经网络辩识动态过程提供了一种解决方案．     

神经网络在舰船噪声识别中的应用

本文基于多层前馈型网络模型发展了一种利用声纳信号进行目标识别的技术，并在对传统BP算法局限性详细分析的基础上，对其稍作改进，提出了BP－选择学习算法。实验表明，此算法对噪声信号的识别效果好于BP算法。     

基于神经网络的客货船造价估算

本文运用神经网络理论，建立一个沿海客货船造价的估算模型，经计算证明该模型能校好地估算出我国沿海客货船的造价，运用本文论述的方法可以不依赖于长期使用的回归公式，增加可靠度，本文方法适用于其他类型船舶造价的估算。     

神经网络理论在汽车上的应用

神经网络理论的ＢＰ网络模型在汽车驾驶员建模，轮胎力学建模，悬架控制等方面的应用；应用神经网络理论解决汽车中的非线性问题。     

人工神经网络控制器水下无人运载器导航中的应用

本文以水下无人运载器（ＡＵＶ）绕平面圆周航行速度、位置控制为例，推广到任何轨迹的控制问题。利用神经网络学习ＡＵＶ运动的内在规律，预测未来一步的运行情况，并用改良的ＰＩＤ方式前馈与后馈相结合的控制其执行机构。系统学习、预测及ＰＩＤ各增益量利用ＧＥＳＡ全局优化方法求得。本方法具有自适应性、强非线性及前馈控制等特点，优于其它一般的控制器。