神经网络在目标识别中的应用

神经网络技术作为现代智能信息处理技术的主要方法之一,模拟人的神经元的生理结构模型,可自身完善和发展,在各领域都有其广泛的用途。本文对神经网络在目标识别中的应用进行了介绍。并指出目标识别在某种程度上也是一种函数逼近,并用matlab实现了BP网络的函数逼近。     

船舶横摇混沌阈值的数值方法研究

为计算梅尔尼科夫函数的简单零点,文章比较分析了两种数值算法:类帕德逼近和高斯—勒让德积分,作为验证,计算了某激励频率下系统的李雅普诺夫指数谱。然后选取某型船,采用梅尔尼科夫函数方法计算了横摇动力系统的混沌阈值,观察了横摇系统的安全池随外激励增大而逐渐破损的过程,并追踪了破损域中某点的相轨迹。研究计算表明:类帕德逼近可以较精确地得到同(异)宿轨道的参数方程,但在方程的设解形式上需要一定的技巧性,且计算量较大;高斯—勒让德积分不关注参数方程具体形式,处理简单,便于工程计算。     

自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用

根据船舶火灾探测的特点以及火灾早期预报的要求,设计了带图像信息的火灾自动报警系统,并将自适应加权融合算法应用于该系统。在该系统中信息层完成数据采集、处理,特征层运用自适应加权融合算法进行特征融合,决策层运用概率神经网络进行决策融合,完成船舶火灾探测系统的自动报警输出。实验表明,将该算法应用于此系统能够准确、快速探测火灾,识别日光灯、酒精灯等干扰源,具有较强的抗干扰性。     

舰艇抗沉过程的多智能体仿真模型

为了分析抗沉组织的抗沉效能,找出影响抗沉效能的关键环节,建立了抗沉过程仿真的多智能体模型.介绍了抗沉过程多智能体的构成以及各个智能体的功能;建立了基于专家系统的抗沉指挥中心智能体的推理模型;在建立单步液舱调整方案集生成算法的基础上,使用启发式规则和逼近理想解排序相结合的综合推理算法建立了液舱调整决策智能体的推理模型;使用时延Petri网对抗沉过程多智能体的仿真过程进行了建模,并通过船模仿真算例,分析了影响抗沉效能的关键环节.     

基于自适应加权的多学科多目标设计优化

针对多学科多目标设计优化存在的耦合严重、计算效率低、难以获得体现设计者使用要求的最优解等问题,提出了基于自适应加权的多学科多目标设计优化方法,阐述了该方法的基本思想并给出了设计优化流程.该方法密切结合实际工程设计经验,将多目标优化问题转换为反映设计者使用要求的综合目标优化问题,采用自适应加权的优化策略建立优化模型进行优...     

改进的模糊综合评价法在隧道群施工便道安全评价中的应用

根据山区高速公路隧道群施工便道的现状及国内外相关研究成果,建立隧道群施工便道安全评价指标体系。提出一种基于客观数据的改进的层次分析模型,并引入"加权欧氏距离"对综合评价结果进行定量计算,该评价结果可为施工便道的养护、改造决策提供可靠依据。     

双样条加权残值法分析矩形悬臂板的横向弯曲

取双五次样条函数为位移试函数，给出了矩形悬臂板横向弯曲问题的加权残值解，算例证明该法精度高，收敛快，简便，实用。     

渐开线齿形曲线的双圆弧逼近

讨论了渐开线齿轮型线双圆弧逼近的建立和误差分析及其在数控加工中的应用。     

一种三维时域格林函数计算方法

如何高效地计算出三维时域格林函数是线性时域方法能否有效地求解船舶水动力问题的关键.本文在前人工作的基础上,采用了一种半解析的数值求积方法,对三维时域格林函数及其导数作了计算,这种方法十分有效,计算结果令人满意.     

基于图论与故障树结合的控制系统故障诊断

探讨了一种图论与故障树结合的方法，可用于复杂控制系统的故障诊断，主要采用故障树图论模型的算法实现系统的故障诊断。图论（有向图）可直观反映故障传播关系，把故障节点分层，用矩阵表示节点与顶事件的关系，通过矩阵运算出各层节点到顶事件的通路长度，通过底事件的失效率算出各节点关键重要度，确定每条通路的权值，进而确定每一层故障节点的排查次序。矩阵表示便于计算机处理，避开了寻找故障树割集或路集的困难，提高了诊断效率。