神经网络结合自适应噪声抵消技术在磁场信号处理方面的应用

本文基于神经网络和自适应滤波原理,讨论在复杂噪声情况下的磁场信号处理和提取问题。针对水下目标磁场特性,以实际测量的背景噪声和目标信号数据为样本,设计了低通滤波器,并应用MATLAB软件进行BP神经网络算法的模拟仿真,实现自适应噪声抵消。结果证明此方法可以显著提高对目标信号的处理和提取能力。     

基于BP神经网络的船舱温度预警系统

针对现有的船舶机舱的环境监测报警系统无法对船舱火灾进行预警的缺点,设计一种基于BP神经网络的船舱温度预警系统。对船舱某一固定点的温度进行模拟仿真得到预测结果,并通过与实际测得的温度数据比较验证系统仿真得到结果的正确性。实验证明,该船舱温度预测模型预测的结果与真实测得的温度数据比较具有相对较高的准确性,可以达到温度预测的效果,对船舶机舱对火灾进行预警具有一定意义。     

基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

为提高柴油机这一复杂系统的故障诊断精度,在采集缸盖声发射信号、缸盖振动信号和机体声发射信号特征信息的基础上,利用3个BP神经网络进行局部诊断并获得证据体,对各证据体应用D S证据组合规则进行决策融合。针对D S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题,提出一种多源加权融合的故障诊断方法。该方法利用各证据体对命题识别的正确率和证据体之间的距离对各证据体进行修正。故障模拟试验表明:提出的方法可提高柴油机的故障诊断精度,充分验证其应用在柴油机故障诊断中的可行性。     

空爆载荷作用下波形夹层板抗爆结构优化设计

为了提高空爆载荷作用下夹层板的抗爆能力,提升其在舰船和海工装备上的应用程度,本文提出了一种针对波形夹层板结构的优化方法,该方法以结构质量和在爆炸载荷作用下的结构应力、变形以及吸能作为评估标准,利用正交试验筛选出样本点,通过BP神经网络生成夹层板结构参数与评估标准间的响应面模型,用遗传算法对响应面模型进行多目标优化分析,得出全局最优解,形成一套夹层板的优化设计方案,这为夹层板抗爆结构优化设计提供了一种新的设计思路和优化方法。     

铁路专用通信网接入技术现状及展望

介绍了5种铁路专用通信接入网的组网方式、主要特点和应用范围，提出了向宽带化、ATM化和混合组网方向发展的见解。并对宽带化接入网技术原理与实现方式作了介绍。     

工程造价估算的进化BP网络方法研究

为合理、有效地控制工程造价,快速准确地估算项目工程造价是非常必要的。此文建立了进化BP网络的工程造价估算模型,并应用于工程实例之中,证明该方法是可行性的。     

基于改进灰狼算法优化BP 神经网络的短时交通流预测模型

准确的短时交通流预测是交通控制和交通诱导的依据. 提出一种基于改进灰狼算法(TGWO)优化BP 神经网络的短时交通流预测模型(TGWO-BP),有效提高短时交通流预测精度. 针对标准灰狼算法(GWO)收敛速度慢,容易陷入局部极值的问题,提出一种自适应递减的收敛因子,使灰狼算法区分全局搜索和局部搜索;改进灰狼个体的位置更新公式,引入惯性权重,调节惯性权重大小使灰狼算法具有跳出局部极值的能力;对比分析TGWO-BP、GWOBP 、PSO-BP、BP这4 种短时交通流预测模型,结果显示,TGWO-BP的短时交通流预测模型误差为10.03%,达到较好的预测精度.     

基于神经网络的水下机器人运动预测控制方法

将神经网络和模糊理论应用于水下机器人运动规划和控制中,提出了能实现模拟控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法,设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程,提出了基于预测模糊控制进行水下机器人运动控制的方法。在计算机仿真状态下,实现了对水下机器人这一复杂非线性系统的预测控制,仿真实验结果验证了本文所提的方法的有效性。     

基于AMT的汽车换档手柄ECU的系统设计

介绍在机械式自动变速器AMT汽车中换档手柄控制器ECU的软硬件设计,阐述手柄控制器ECU和AMTECU之间的CAN通讯原理和应用层协议(ApplicationProtocol)。     

并联混合动力汽车发动机动态控制时的转矩估计

探讨了BP网络,并利用BP网络对并联混合动力汽车（PHEV）发动机动态控制时进行转矩估计。以发动机台架性能实验所得数据为基础,使用Matlab中的Neural Network工具,建立不同神经元个数和层数的BP网络对实验数据进行训练,在网络模型的建立过程中,提出了一种新的训练方式,从而得出估计精度和泛化能力都较为理想的模型,并以此模型进行了实际的转矩估计,取得了较满意的效果。