基于试验数据的城轨车辆二系悬挂系统神经网络辨识研究

针对城市轨道车辆二系悬挂系统的输入-输出动态关系,根据实测数据应用神经网络对城市轨道车辆二系悬挂系统进行辨识,建立了二系悬挂动态系统神经网络模型。仿真结果表明:所采用的辨识网络能够对城市轨道车辆二系悬挂系统的动态关系进行有效的辨识,可以建立一个分析二系悬挂系统特性的神经网络模型。     

基于人工神经网络的胶州湾浮游植物生物量模拟

文章首先介绍了BP网络数据标准化、隐层神经元选择、网络训练和有效性检验方法。以2003年胶州湾环境监测资料为基础,建立了多输入单输出的3层BP人工神经网络模型,采用8个水环境因子预测浮游植物生物量(Chla浓度)。检测集样本网络预测值与观测值的相关系数为0.8943,平均绝对误差为11.33%。为避免个别网络输入初值对输出的干扰,采取全局灵敏度的方法,分析了各水环境因子变化对浮游植物生物量的相对影响。结果表明,浮游植物生物量对各水环境因子变化响应的敏感系数顺序为DOCODPO4-PSSTpHOilDINSiO3-Si。     

基于BP人工神经网络和遗传算法的船舶螺旋桨优化设计

在原有图谱设计方法的基础上,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络模型和遗传算法GA(GeneticAlgorithm),建立了一种船舶螺旋桨优化设计方法。BP人工神经网络模型通过训练可以具备强大的非线性映射能力,以数学解析的形式,较好地提取了海量螺旋桨水动力性能数据特征;GA不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,为计算机辅助船舶螺旋桨优化设计提供了一种通用的多参数优化框架。针对三体消波艇半浸式螺旋桨和沿海巡逻艇螺旋桨的设计实例表明,该方法能快速可靠地搜索到最优解,不仅具有足够的工程精度,而且实用方便,适用性强。     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。     

舰艇编队网络化体系协同反导作战分析

文章介绍了舰艇编队协同反导作战系统的功能体系结构和系统各功能节点的关系,对系统三层网络结构和功能进行了探讨,分析了舰艇编队协同反导作战过程,阐明了舰艇编队网络化体系的作战优势和新的技术挑战。     

舰艇编队网络一体化反潜作战体系研究

随着潜艇技战术的发展,反潜难度进一步加大。单一平台现已无法有效遂行反潜任务,水面舰艇编队网络一体化反潜集水面舰艇反潜、航空反潜优势于一体,是现代反潜主要的、行之有效的反潜方式。     

移动自组网跨层设计：方法与难点

首先分析了跨层设计提出的背景,然后对文献中的跨层设计建议进行了分类,分为无线TCP的跨层设计、基于网络层的跨层设计和以链路层为核心的跨层设计三类,并综述了每一类的典型协议和算法。接着介绍了一个跨层设计框架,分析了其设计思路和实现方式。进而总结了跨层设计面临的难点,包括跨层设计理论研究、性能和代价的权衡、跨层设计建议的共存问题和三层以上跨层设计四个方面。     

自动测试系统通用性研究

针对现代电子装备自动测试系统,阐述自动测试系统通用性实现方法,提出激励资源、信号接口装置设计原则,同时探讨了神经网络与自适应算法实现故障诊断与定位中的可行性,并给出一种故障诊断自适应算法实现的方法。     

基于BP神经网络的船舶交通流量预测研究

在分析船舶交通流量特性的基础上,以船舶交通流量控制为最终目标,建立基于BP神经网络的船舶交通流量预测模型,以长江口深水航道的交通流量数据作为训练样本,进行模拟分析。预测结果与实测加权数据进行对比表明,该模型对船舶交通量的预测是有效的。     

基于DSP的船舶机舱自动化CAN总线通信系统

针对船舶机舱自动化系统对于通信高实时性、高可靠性的要求,在对DSP内置CAN控制器与iCAN协议下CAN总线通信研究的基础上,设计了一种基于TMS320F2812型DSP芯片的CAN总线通信系统,详细介绍了系统的基本原理、硬件电路、软件设计和程序调试.将其应用在机舱自动化系统中,实现了上位机监控系统与下位机DSP之间的实时通信.