基于量子技术的目标探测研究

通过模拟人类视觉成像原理,将量子探测方法与技术,用于雷达探测,提出了量子雷达的概念。特别是提出利用激光的原理,用于雷达信号的接收与识别。量子雷达不仅克服了现有雷达功耗大,抗干扰性能差的弱点,而且探测距离更大,分辨率高且便于成像。     

汽车发动机故障诊断系统的虚拟样机硬件研发

发动机是汽车的心脏,影响到汽车行驶的动力性和经济性,伴随着资源的匮乏和道路的拥挤,人们对发动机提出了越来越高的要求。电控发动机已逐渐发展成为集电子技术、计算机技术、信息技术于一体的智能控制系统,这也给汽车维修人员提出了更高的技术要求,传统的发动机故障诊断方法已经很难满足现代发动机故障诊断的要求。由于神经网络具有容错、联想、推测、记忆、自适应、自学习和处理复杂多模式的独特功能,利用虚拟仪器技术和神经网络技术相结合的方法,可方便快捷地对发动机不同工况进行实时数据采集,并对采集的数据作有效的分析,直接给出诊断结果,这样可使汽车发动机故障诊断在一定程度上实现自动化和智能化。     

大型机电设备仿真建模的智能方法研究

本文提出了一种基于神经网络的大型机电设备仿真建模智能方法，详细讨论并解决了该法实施过程中的若干关键技术问题。通过对某船用蒸气动力装置简易训练模拟器进行仿真建模研究，表明该法对大型机电设备的仿真建模非常有效。     

基于BP神经网络的铁路客运设备故障监测模型设计与研究

由于铁路客运设备种类众多并且分布区域分散，致使人工巡检工作效率低。为了提高巡检工作的效率，实现铁路客运设备巡检工作智能化，本文提出并设计了基于BP神经网络的铁路客运设备故障监测模型。通过无线传感器获取影响客运设备状态优劣的因素，运用所建模型进行决策，判断铁路客运设备是否运行正常并能准确地诊断出故障部位，实现了铁路客运设备巡检工作智能化的目标。最后通过对机房空调设备的仿真研究，验证了所建模型的有效性。     

用人工智能和神经网络的方法组建数据压缩系统

数据压缩是现代信息处理的基础课题之一。文中对数据压缩的设计思路作了分析和拓展，从系统的角度对数据压缩与人工智能、神经网络的结合作了一些大胆的、初步的尝试，并对这个研究方向作了一些功能上和性能上的分析，提出了再压缩的概念。     

基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。     

一类模糊神经网络的遗传算法辨识

给出了一类模糊神经网络，并描述了用遗传算法辨识此模糊神经网络的详细过程。通过仿真使用遗传算法实现了模糊系统的辨识，证明遗传算法不失为一种解决此类问题的有效工具。     

遗传神经网络在导航传感器故障诊断中的应用

对船用组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,提出了基于遗传算法优化的神经网络故障诊断模型.利用改进的遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和周值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛.对采集到的传感器故障信号进行预处理,故障特征信号作为改进遗传神经网络的输入信号来检测故障.采用惯导系统陀螺仪故障信号进行仿真研究,结果表明此方法可有效地检测故障且提高了系统精度.     

两级模糊神经网络在高速列车ATO系统中的应用研究

列车自动驾驶系统(ATO)作为替代司机、实现铁路运输自动化的重要设备,受到国内外铁路科技工作者的广泛关注,它的性能关系到铁路运输系统的安全和效率。一种高效的高速列车控制方法可以很好地满足人们对高速铁路"安全、正点、舒适和快捷"的要求。由于模糊神经网络具有自动提取经验和进行推理的特点,在前人研究的基础上,本文用两级模糊神经网络对高速列车运行过程进行控制。参照当前列车运行速度、线路状况、列车编组、列车时刻表、距目标点距离以及目标点所允许的速度,前一子网模拟优秀司机的操纵可获得在当前状态下应采取的最佳列车运行工况,后一子网根据运行工况、线路状况、列车在线路上位置、列车编组、列车时刻表、距目标点距离和目标点允许速度,得到列车在该工况及当前条件下的运行速度。仿真实验结果表明该方法正确有效,达到了期望的效果。     

中小流域桥梁设计流量的H-C-N法

基于暴雨推求中小流域桥梁设计流量时,设计流量受地理参数、暴雨参数等众多因素的影响,计算公式难以显式表达的情况,采用H-C-N法计算中小流域桥梁设计流量:用层次分析法(Analytic hierarchy process)对影响流量的因素进行分析并筛选出主要因素;用模糊聚类法(Fuzzy clustering)从已知水文站数据集中选取合理的训练样本;运用神经网络方法(Neutral network)建立中小流域桥梁设计流量的隐函数关系式,从而计算出中小流域桥梁的设计流量。用VB.NET编写程序编写H-C-N法计算程序,计算了10座中小流域桥梁的设计流量。结果表明,与广东省法和四院法相比,H-C-N法精度较高,是一种较为科学和实用的算法。