基于神经网络的冷藏集装箱远程故障监测诊断系统

冷藏集装箱迅速发展成为国际贸易中的一种重要运输手段,但是,冷藏箱的故障监测和诊断还局限于原始的人工检查状态,文章探讨了利用VB开发基于BP神经网络的远程故障监测诊断系统．通过此系统能够把船公司、码头堆场和航行的船舶有机地联系在一起。     

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BP神经网络的防空兵射击指挥效能评估

为了评估防空兵射击指挥效能,构建了效能评估指标体系,建立了射击指挥效能评估的三层BP神经网络模型。说明了训练样本构造的方法,并用样本对BP神经网络进行训练。利用训练好的神经网络对防空兵射击指挥效能进行评估。     

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。     

基于加权矢量神经网络的辐射源识别方法

现有的很多分类识别方法包括基于专家系统的方法[1]、基于贝叶斯理论的方法、基于模糊模式识别的方法[2]、基于最近邻的方法[3]、基于人工神经网络的方法[3]等等在辐射源识别中都有比较成功的应用,但这些方法一般都针对测量参数为标量形式的测量值进行处理,在一定程度上解决了由于参数测量误差所引起的辐射源识别问题,对于误差的另一种情形,即测量参数为区间类型模糊值的情况讨论却较少,文献提出了一种基于模糊IF-Then规则的神经网络算法,给出了能够处理模糊输入的神经网络体系结构,同时给出了一种基于代价函数的学习算法,其代价函数由实际模糊输出和无模糊输出决定,通过学习该网络能够实现模糊输入到模糊输出的非线性映射。     

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。     

基于遗传神经网络与信息融合的实时智能故障诊断系统研究

在传统BP神经网络的基础上引入聚类分析方法与遗传优化算法,可有效降低BP神经网络的训练难度并提高其训练精度;为有效利用各诊断单元的诊断结果,引入D-S证据理论对结论进行决策分析.仿真测试表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障.     

舰船电力系统故障诊断综述

故障诊断对于故障后的维护以及系统恢复,尤其是对舰船这种特殊结构的军用船只而言具有重要的意义.综述了舰船电力系统故障诊断的各种基本的研究方法,包括数学模型、专家系统、故障树、人工神经网络和数据融合技术等.分析了这些方法的特点并指出各个诊断方法的优缺点.最后,以实际应用为目标,指出了随着全船信息化时代的到来,舰船电力系统故障诊断领域所需解决的关键技术问题和主要的发展趋势,以促进该研究领域进一步向实用化以及深度和广度相结合的方向发展.     

基于小波神经网络的中小企业人才竞争力评价

科学分析企业人才竞争力的内涵、形成机理及其外在表现,建立了包括企业人才资源、人才环境和经营业绩等三个维度在内的中小企业人才竞争力评价指标体系.同时,基于小波神经网络在评价等多领域应用中的独特优势,构建了基于Morlet小波函数的中小企业人才竞争力评价模型.通过收集浙江温州某产业20家中小企业的人才竞争力评价信息,对小波评价模型进行了训练和测试.结果表明:构建的评价指标体系具有较高的科学性和可操作性,评价模型能较好地消除评价过程中人为因素的影响,增强评价结果的客观性.     

舰载相控阵雷达光束指向控制策略研究

为改善在舰载相控阵雷达的光束控制中指向精度的参数指标,同时增强光束控制器性能与舰载相控阵雷达检测的准确性,本文通过相关影响因素分析,选取合理的器件参数,期望达到最佳效果。然后研究基于分数阶耦合复值神经网络的光束指向控制策略,通过对分数阶复值神经网络的投影同步的研究证明,系统的投影同步可以控制光束的指向。采用哈里斯鹰算法（HHO）对液晶相控阵进行光束指向精度优化,仿真实验结果表明,本文设计的全局与局部并行优化策略的哈里斯鹰算法,归一化精度误差由100数量级优化为10-4数量级,有效提高了舰载相控阵雷达的检测精度。